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基于DWT和RNN的无刷直流电动机轴承故障检测方法被引量：4: 2017年; 为了提高无刷直流电动机中轴承故障检测的鲁棒性和可靠性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和递归神经网络(RNN)的检测方法。通过传感器采集电机振动信号和定子电流信号,通过DWT将信号分解为6个频段,并计算各频段信号的能量作为特征。利用线性局部切空间排列算法(LLTSA)对特征进行降维,获得4个具有高分类率的特征。将特征向量作为输入,通过带有偏差单元的RNN分类器来识别故障类型。实验结果表明,在不同转速和负载下,该方法都能够准确检测出故障类型,具有可行性和有效性。; 庄夏; 关键词：无刷直流电动机轴承故障检测递归神经网络特征降维

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庄夏