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公开(公告)号：CN116608943A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310760469.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分类神经网络的电机振动信号分析方法，包括：通过对采集到的电机振动加速度信号进行预处理得到信号的大致周期T；确定电机振动加速度信号的采样频率fs；以采样频率fs对电机振动加速度信号进行采样，并获取信号的频谱信息；计算信号的时域表达式，并根据时域表达式计算电机的振动位移s；计算信号时域指标；设计BP神经网络并对网络进行训练；设计多分类神经网络，使用多分类神经网络对电机振动信号进行分析，确定电机当前的振动状况。相较于频域分析方法和时域指标阈值法，本发明方法能实现更为简便、快速、准确的电机振动状况评估，提高了电机振动监测的效率，进一步保障了生产的安全性。
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