基于BP神经网络的电机故障诊断的研究(MATLAB,程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文25600字,程序,答辩PPT)
摘 要
随着我国经济发展的不断提高，电气化的应用越来越广，异步电动机因其经济、安全、高效、低耗被广泛的应用于工业生产的各个领域。电动机一旦发生故障不仅仅会损坏电机本身的正常运转，还会影响整个工业生产环节，从而造成巨大的经济损失，电机故障甚至会威胁到人身安全。因此，电机的正常工作显得格外重要，如何对电机加强保护，提高维修水平是一个十分重要的问题，这就对电机故障诊断提出了要求。
本文首先对异步电动机的结构、基本工作原理、常见的电机故障进行了相关介绍，并介绍了电动机转子断条、故障偏心的特征机理。其次介绍了频谱分析法的基础理论，根据不同类型的电机运行信号得到电流与振动频谱图形，以此来诊断电机的故障。
本文还对人工神经网络的基本原理进行了研究。利用MATLAB软件，建立基于BP网络的故障诊断结构，根据故障样本数据对网络进行训练，从而实现了对电机的诊断。最后对全文的工作进行了总结，本文从理论上对电机的故障诊断与分类做了分析，之后对处理后的故障特征数据进行了分类，具有一定的理论与实际意义。
关键词：异步电动机故障诊断；MATLAB；频谱分析；BP神经网络
ABSTRACT
Electrification is used more and more widely, asynchronous motor has been widely used in industrial production in various fields because of its economy, safety, high efficiency, low consumption. Motor damage only once fault occurred in the normal operation of motor itself, but also affects the industrial production links, resulting in huge economic losses, electrical breakdown and even threaten the personal safety . Therefore, the normal work of the motor, how important is to strengthen the protection motor to improve maintenance level is a very important problem, it is proposed to electrical fault diagnosis.
The common fault of the motor is introduced, and introduces the related motor rotor eccentricity, characteristics of the mechanism fault. Secondly introduces spectrum analysis, which is according to the basic theory of different types of electric current and vibration signal get run, in order to diagnose spectrum graphics motor faults.
This paper also introduced the basic principle of artificial neural networks. based on MATLAB software, build the BP neural network fault diagnosis of fault sample data structure, according to the training of network, thus achieved the diagnosis of motor.
Keywords：Induction Motor Fault Diagnosis; MATLAB; Spectrum analysis; BP neural network
本论文研究的对象是在生产系统中应用广泛的异步电动机，主要研究的内容是诊断其故障的方法。主要工作内容安排如下：
1. 概述课题研究的意义及国内外研究的状况，联系本论文列举故障诊断常见的方法，并阐述异步电动机的原理构造，分析常见的电机故障有哪些。
2. 具体介绍频谱法诊断电动机故障。叙述频谱法原理与其在故障诊断中的应用，傅里叶变换的原理，MATLAB简介。借助MATLAB对电流与振动信号分析得出频谱图，再根据故障诊断机理判断电动机故障。
3. 具体介绍BP神经网络理论与其在故障诊断中的应用。对BP神经网络学习算法和网络设计分析，建立一种合适的用于电机故障诊断的网络结构和网络训练参数,并通过仿真实例进行证实。
目 录
1 概述 2
1.1课题研究的意义 3
1.2电动机故障诊断技术的国内外发展状况 4
1.3电动机故障诊断的主要方法 6
1.4本论文主要研究的内容 8
2 异步电动机的基本原理及常见故障分析 9
2.1异步电动机的结构及基本原理 9
2.2异步电动机常见故障及分析 11
2.3本章小结 14
3 基于频谱分析法的电动机故障诊断 15
3.1频谱法诊断电动机故障 15
3.2频谱分析诊断电机故障机理 17
3.3本章小结 22
4 基于BP人工神经网络的电动机故障诊断 23
4.1人工神经网络的结构和特性 23
4.2 BP神经网络 24
4.3 BP网络在MATLAB中的实现 28
4.4本章小结 34
5 总结 35
参考文献 36
致谢 38
|
