您的位置： 专家智库 > >

王永庆

作品数：2 被引量：9H指数：2
供职机构：长春工业大学电气与电子工程学院更多>>
发文基金：吉林省重大科技攻关项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇故障诊断
  • 1篇电机
  • 1篇电机故障
  • 1篇电机故障诊断
  • 1篇信号故障
  • 1篇永磁
  • 1篇永磁同步
  • 1篇永磁同步电机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经元
  • 1篇索引
  • 1篇特征提取
  • 1篇同步电机
  • 1篇能量谱
  • 1篇网络
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇故障特征
  • 1篇SOM神经网...

机构

  • 2篇长春工业大学
  • 1篇吉林大学

作者

  • 2篇张袅娜
  • 2篇李景帅
  • 2篇王永庆
  • 1篇王国亮

传媒

  • 1篇长春工业大学...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
小波包在电机信号故障特征提取中的应用被引量：3
2013年
通过对电机发生故障情况下的振动信号进行小波包分解及重构,计算出信号在分解的各个频段内的能量谱,进行归一化后作为神经网络的训练样本,以此来实现电机故障类型的诊断。
王永庆张袅娜李景帅王国亮
关键词：小波包故障诊断能量谱故障特征
基于SOM神经网络的永磁同步电机故障诊断被引量：6
2012年
为实现永磁同步电机的故障类别的诊断,采用小波函数根据不同频段进行故障特征提取,进行归一化数据样本处理,以剔除奇异样本。利用小波函数构成SOM(Self Organizing Map)的领域函数,形成次兴奋神经元进行权值更新,以避免SOM的局部最优。采用实验提取的故障数据作为SOM神经网络的输入样本进行网络训练,从而得出产生特定故障时所激发的相应神经元索引。实验结果验证了该方法的可行性和实用性。
张袅娜王永庆李景帅
关键词：神经网络故障诊断永磁同步电机
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0