利记SBO电机为您讲述电机故障的维修方法

　　电机设备的故障诊断技术的发展，极大的节约了电机故障诊断的迅速性，准确性，保障了生产的正常进行，避免了财产的巨大损失。

　　故障诊断技术作为一门交叉性科学，从60年代起至今，已在传统的方法上得到飞速发展，新的理论及现代故障诊断方法不断出现：小波变换专家系统、模糊系统、神经网络等都在故障诊断领域得到了成功应甩由于电机设备故障征兆与故障特征间复杂的非线性特性，使故障诊断及识别较为复杂，仅仅靠一种理论、一种方法是无法实现在复杂环境下准确、及时地进行电机设备的故障诊断因此集成型智能故障诊断系统必将是电机设备故障诊断技术的新趋势另外，无论是什么诊断方法，真实信号的获取是成功实现故障诊断的前提，多传感器数据融合理论必将在故障诊断中起重要的作用，已开始了这方面的研究并取得相应的成果

　　计算机的推理能力以及系统内部的因果关系，同时考虑大量未知情况的存在以及知识不精确度影响，结合，成功的应用于调相机的故障诊断模糊神经网络技术是把人类的经验和知识进行数字化的模糊处理，把规则和推理转换成神经网络的映射处理和直接从数据样本中提取经验规则，然后把这两种转换结合起来进行智能信息处理的技术它充分利用了神经网络处理数字化知识的特点和模糊逻辑处理结构化知识的特点提出将模糊神经网络应用于无刷直流电机故障诊断，给出了模糊神经网络的结构和学习算法，并提出了一种阈值向量故障诊断方法，仿真结果表明该方法的有效性采用一种由混沌神经网络神经元构成的神经网络，通过研究其非线性动力学特性，混沌吸引子的轨迹及对初始条件的敏感性，实现混沌神经网络的动态联想记忆，在此基础上，成功地应用混沌神经网络对异步电动机转子断条故障进行记忆和恢复。

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