小波包与Elman神经网络的电机故障诊断系统：新型故障识别方法

该篇论文《基于小波包变换和Elman人工神经网络的电机故障诊断系统》由作者张北鸥撰写，发表在中国科技论文在线上。文章主要探讨了如何结合传统的电机故障诊断方法与先进的信号处理技术，提升电机故障的诊断效率和准确性。作者首先概述了电机故障诊断的重要性和其作为人工智能、模式识别及数字信号处理交叉学科的发展背景。 论文的核心内容包括小波包变换的应用。小波包变换相较于传统的小波变换，能够同时处理信号的低频和高频成分，这在提取稳态和非稳态信号特征时具有显著优势。对于电机工作的振动信号，小波包变换被用来有效地预处理和提取故障特征，这是诊断系统的关键步骤。 接着，论文引入了Elman人工神经网络，作为一种模式识别工具，用于对处理后的特征进行分类和判断。Elman网络因其自学习能力和动态记忆功能，能够有效地区分不同类型的电机故障，提高了诊断系统的智能化程度。 传统的电机故障诊断方法如定子电流分析法虽然广泛使用，但存在频域混叠问题，影响了诊断精度。而频谱分析和磁谱分析也受负载变化和外部干扰的影响。通过结合小波包变换和神经网络，论文提出了一种新型的、更为精确且实用的电机故障诊断策略，旨在提高诊断的实时性和可靠性。 该研究为电机故障诊断领域提供了新的视角和解决方案，展示了小波包变换与人工神经网络技术在实际工程中的应用潜力。通过实验验证，作者证明了这种方法的有效性和实用性，为电机维护和故障预防提供了强有力的技术支持。