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故障诊断时域频域分析代码，深度学习数据的预处理。
基于模糊神经网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断zip,基于模糊神经网络的发电机转子绕组匝间短路故障诊断
在磁场定 向控 制的异步 电机驱 动系统 中 , 精确 的磁 链估 计是提高系统性 能的关键 。 然而 , 参数摄动和量测 噪 声会 导致估计器性 能的下降 。 为 了减 小估 计误差 , 必须抑 制
针对异步电动机经常发生的转子断条故障,提出一种Duffing系统与扩展Prony算法相结合的检测方法。利用Duffing系统对初始参数的敏感性准确提取定子电流信号中的故障特征分量,但Duffing系统
主要研究三相异步电动机转子断条、气隙偏心这两种状态下的故障特征。采集了电动机的定子电流信号,通过对电流信号作FFT频谱分析,提取电流的故障特征,实现异步电动机系统的状态检测及电动机电气故障诊断。仿真实
旋转不变信号参数估计技术(ESPRIT)应用于笼型异步电动机转子断条故障检测时,其频谱分析结果中可能出现实际并不存在的虚假频率分量,从而影响检测效果。针对该问题,采用ESPRIT对定子电流信号进行频谱
旋转机械运转时会产生振动。对振动情况的分析能够把握机械的运转情况。振动信号处理是对旋转机械振动信号分析的重要手段。希尔伯特黄变换越来越得到人们的重视。该方法是一种时频分析方法。相对于其他方法,该方法能
故障诊断用于离心泵上，可以对研究起到很好的帮助作用
提出一种基于电流信号频谱分析和支持向量机(SVM)的矿用感应电机早期故障诊断方法。对定子电流采样后,经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法和混合矩阵组合策略构造了多故障SVM
针对LS-SVM失去了标准支持向量机的鲁棒性和稀疏性,提出了一种基于柯西分布的最小二乘支持向量机故障诊断的方法,根据样本误差的统计特性来确定加权参数的具体数值,来赋予训练样本不同的权值,这样不仅选择了
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