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学位论文作者签名:倚⋯⋯阔多哆⋯文作者魏夺籼闰名哆口保密,在一年解密后适用本授权书。河北科技大学学位论文原创性声明河北科技大学学位论文版权使用授权书式标明。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发函不保密。和厂口年,二月,本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方表或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。.年,拢谌本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权河北科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于朐谝陨戏娇蚰诖颉指导教师签名:弘辏墼耭
摘要本文研究了基于牡缁W佣咸豕收险锒舷低场O低持饕0ǖ缌餍藕攀据采集和转子断条故障诊断两部分。在本研究中以鼠笼型异步电机为数据采集信号源,采用数字信号处理器对电机信号进行高速采集,利用模数转换器对电流模拟信号进行模数转换,进而对信号进行分析处理,并根据分析结果数据做出故障诊断。本系统在硬件设计上采用魑J荽砗涂刂坪诵模訟作为系统的疍转换的核心部件对采集到的数据进行模数转换,采用实现数据的缓存和传输控制,采用做为数据传输的涌冢布缏飞杓简便,且具有较高的稳定性和较好的可靠性,实现了采集到数据的实时、高速传输。在算法设计上,本系统采用小波包分析的缘缌餍藕沤层小波包分解,并从分解结果中提取出故障特征向量,利用神经网络算法对提取的特征向量进行故障在线分析和诊断。在系统开发和软件设计上,在肪持卸訢程序进行开发设计,利用实现电流信号的仿真,并利用函数库进行信号的小波分解,并利用其中的神经网络工具箱进行故障诊断,并在中实现了对中仿真结果的演示。关键词异步电机;转子断条;恍〔ò纸猓籅摘要
,甅瑃河北科技大学硕士学位论文韆.,琈;籛甌·.琭,,.,’疍..琱疭甐籸.
目录电机转子断条故障诊断方法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第滦髀邸电机故障诊断的意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“电机故障诊断技术的发展及研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯电机故障诊断技术概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯‘电机转子断条故障的原因及特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”电机转子断条故障诊断方法研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”电机转子断条故障方法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“电机故障诊断技术的发展趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:⋯·第电机转子断条故障诊断机理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯异步电机运行原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“转子导条受力分析及故障产生过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯,⋯·常用断条故障诊断方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”基于电流的分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第滦〔ò治鲈诘缁W佣咸踔械挠τ谩小波理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.〔ǚ治龌靖拍睢.〔ū浠惶匦浴小波包分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。多分辨率分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.〔ò治觥本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄谌斯ど窬绲牡缁收现悄苷锒稀人工神经网络的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯人工神经网络简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“..
⋯⋯·.;.神经网络类篓⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯’⋯⋯..‘.二网络的拓扑纶退惴ā⋯⋯¨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络算注⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯‘‘⋯⋯”《.:基于算法的哮WW佣咸豕收险锒稀⋯⋯.网络模型的蔓三⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.;.故障诊断在、:系某绦蚍抡妗‘.:本章小结⋯⋯⋯·⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯舞‘童基于淖獄断条故障诊断系统硬件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.