摘要
本文便围绕电动机振动故障进行深入探讨,目标在于构建诊断和预测故障的模型。先对电动机的故障模式的振动特征进行定性分析,特别强调与健康状态的对比,这有助于识别电动机的故障模式。再使用高斯径向基函数神经网络(GRBFNN)和支持向量机(SVM)以及混合预测模型等工具,进行故障的诊断和预测分析。测试结果显示,模型能够准确捕捉到电动机的振动特性并成功进行故障预测,预测精度较高。最后,鉴于电动机故障的严重性,也探讨了如何利用这些模型进行实时监控和维护策略的制定,从而更有效地防止电动机故障的发生。本研究的成果不仅对理论研究有重要意义,也为实际生产工艺中电动机的故障检测、诊断和预测提供了有效工具。
