三相異步電動(dòng)機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與故障模式。三相異步電動(dòng)機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Networks) 是采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來(lái)模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能。它反映了生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本特征,是對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的某種抽象、簡(jiǎn)化與模擬。剎車(chē)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本要素是人工神經(jīng)元,也就是說(shuō)三相異步電動(dòng)機(jī)人工神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元,它只模擬了生物神經(jīng)元的三個(gè)基本功能:
(1) 處理剎車(chē)電機(jī)每個(gè)輸入信號(hào),以確定其強(qiáng)度(權(quán)值),如神經(jīng)元中突觸的可變強(qiáng)度;
(2) 確定三相異步電動(dòng)機(jī)所有輸入信號(hào)的組合(加權(quán)和);
(3) 確定剎車(chē)電機(jī)輸出(轉(zhuǎn)移特性)。
三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn),為故障診斷問(wèn)題提供了種新的解決途徑,特別是對(duì)于在實(shí)際中難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更顯示出其獨(dú)特的作用??偟膩?lái)說(shuō),剎車(chē)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以成功地應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,主要基于以下3 個(gè)方面的原因:
(1) 訓(xùn)練過(guò)的三相異步電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能存儲(chǔ)有關(guān)過(guò)程的知識(shí),能直接從歷史故障信息中學(xué)習(xí)??梢愿鶕?jù)對(duì)象的日常歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),然后將此信息與當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,以確定剎車(chē)電機(jī)故障的類(lèi)型;
(2) 三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有濾除噪聲及在有噪聲情況下得出正確結(jié)論的能力,可以訓(xùn)練剎車(chē)電機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別故障信息,使其能在噪聲環(huán)境中有效地工作,這種濾除噪聲的能力使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合在線故障監(jiān)測(cè)和診斷以及離線診斷;
(3) 三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分辨故障原因及故障類(lèi)型的能力。
廣義地講,故障可以理解為系統(tǒng)的任何異?,F(xiàn)象,使系統(tǒng)表現(xiàn)出所不期望的特性,通常表現(xiàn)為系統(tǒng)的某些(個(gè))重要變量或特性偏離了正常范圍。人們對(duì)故障的認(rèn)識(shí)起初是通過(guò)選擇敏感特性和進(jìn)行簡(jiǎn)單比較實(shí)現(xiàn)的,這對(duì)于剎車(chē)電機(jī)簡(jiǎn)單系統(tǒng)容易做到,而對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)和復(fù)雜現(xiàn)象,就涉及到故障模式和正常模式的識(shí)別問(wèn)題,模式建立及其識(shí)別的復(fù)雜性主要取決于系統(tǒng)的復(fù)雜性和人們的認(rèn)識(shí)水平。人們會(huì)通過(guò)獲取各種先驗(yàn)信息,建立三相異步電動(dòng)機(jī)設(shè)備正常/故障,以及各種不同故障的樣板模式。故障診斷時(shí),根據(jù)剎車(chē)電機(jī)不同的故障征兆完成模式映射過(guò)程 。自然界的事物和現(xiàn)象般可分為多個(gè)相似,但又不完全相同的群體或個(gè)體組成的類(lèi)別人們把這樣的類(lèi)別稱(chēng)為模式類(lèi)或模式,而把三相異步電動(dòng)機(jī)其中每個(gè)事物或現(xiàn)象稱(chēng)為該模式的個(gè)樣本。同類(lèi)的樣本彼此相似,具有某些共同的特征,不同類(lèi)的樣本彼此互不相似。所謂模式識(shí)別就是從模式空間到類(lèi)別隸屬空間的正確映射。http://m.fkla.cn/Products/diandongji.html
(1) 處理剎車(chē)電機(jī)每個(gè)輸入信號(hào),以確定其強(qiáng)度(權(quán)值),如神經(jīng)元中突觸的可變強(qiáng)度;
(2) 確定三相異步電動(dòng)機(jī)所有輸入信號(hào)的組合(加權(quán)和);
(3) 確定剎車(chē)電機(jī)輸出(轉(zhuǎn)移特性)。
三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn),為故障診斷問(wèn)題提供了種新的解決途徑,特別是對(duì)于在實(shí)際中難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更顯示出其獨(dú)特的作用??偟膩?lái)說(shuō),剎車(chē)電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以成功地應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,主要基于以下3 個(gè)方面的原因:
(1) 訓(xùn)練過(guò)的三相異步電機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能存儲(chǔ)有關(guān)過(guò)程的知識(shí),能直接從歷史故障信息中學(xué)習(xí)??梢愿鶕?jù)對(duì)象的日常歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),然后將此信息與當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,以確定剎車(chē)電機(jī)故障的類(lèi)型;
(2) 三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有濾除噪聲及在有噪聲情況下得出正確結(jié)論的能力,可以訓(xùn)練剎車(chē)電機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別故障信息,使其能在噪聲環(huán)境中有效地工作,這種濾除噪聲的能力使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合在線故障監(jiān)測(cè)和診斷以及離線診斷;
(3) 三相異步電動(dòng)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分辨故障原因及故障類(lèi)型的能力。
廣義地講,故障可以理解為系統(tǒng)的任何異?,F(xiàn)象,使系統(tǒng)表現(xiàn)出所不期望的特性,通常表現(xiàn)為系統(tǒng)的某些(個(gè))重要變量或特性偏離了正常范圍。人們對(duì)故障的認(rèn)識(shí)起初是通過(guò)選擇敏感特性和進(jìn)行簡(jiǎn)單比較實(shí)現(xiàn)的,這對(duì)于剎車(chē)電機(jī)簡(jiǎn)單系統(tǒng)容易做到,而對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)和復(fù)雜現(xiàn)象,就涉及到故障模式和正常模式的識(shí)別問(wèn)題,模式建立及其識(shí)別的復(fù)雜性主要取決于系統(tǒng)的復(fù)雜性和人們的認(rèn)識(shí)水平。人們會(huì)通過(guò)獲取各種先驗(yàn)信息,建立三相異步電動(dòng)機(jī)設(shè)備正常/故障,以及各種不同故障的樣板模式。故障診斷時(shí),根據(jù)剎車(chē)電機(jī)不同的故障征兆完成模式映射過(guò)程 。自然界的事物和現(xiàn)象般可分為多個(gè)相似,但又不完全相同的群體或個(gè)體組成的類(lèi)別人們把這樣的類(lèi)別稱(chēng)為模式類(lèi)或模式,而把三相異步電動(dòng)機(jī)其中每個(gè)事物或現(xiàn)象稱(chēng)為該模式的個(gè)樣本。同類(lèi)的樣本彼此相似,具有某些共同的特征,不同類(lèi)的樣本彼此互不相似。所謂模式識(shí)別就是從模式空間到類(lèi)別隸屬空間的正確映射。http://m.fkla.cn/Products/diandongji.html
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