基于神经网络的电机噪声性能在线检测技术研究

作     者：蒋伟康 严莉 

作者机构：上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室上海200030 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2004年第23卷第4期

页      面：51-53,57页

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

主　　题：电机噪声 电机振动 声检测 直流电机 车用 在线检测技术 峰值 神经网络工具箱 LabVIEW平台 虚拟仪器 

摘      要：根据车用直流电机振动、噪声的特点 ,在自动生产线上测量电机振动 ,从中提取加速度均方根值、振动能量的波动度、分频段振动能量、频谱中 5 0个最大峰值等特征指标用于电机噪声特性检测。考虑不同型号电机振动噪声特性的差异 ,建立了电机噪声检测的BP网络模型 ,用以训练噪声检测的算法和阈值。将MATLAB语言环境下的神经网络工具箱和LabVIEW虚拟仪器平台相结合 ,在LabVIEW平台上开发了基于振动测量的电机噪声智能检测系统 ,解决了电机制造厂在线检测电机噪声的难题。