采用小波变换与RBF神经网络优化的电机故障模糊诊断系统

针对特征信号淹没于噪声信号的情况,采用Morlet小波分析实现了对原始电流特征信号的降噪。同时,采用基于RBF神经网络的最优化插值与具有频谱细化特性的CZT分析,提升了频谱分辨率,充分展现了发生故障时电流特征信号的频谱细节,为电机故障诊断系统提供了可靠的诊断依据。建立了基于改进型BP神经网络的电机故障模糊诊断系统,抽象出了偏心故障的诊断规则。实测结果表明,该系统能够可靠地诊断电机的偏心故障。