資源簡介
應用遺傳算法進行電機運行故障檢測,分別為電機軸承滾珠故障、電機軸承內圈故障、電機軸承滾珠和內圈組合故障,其中以40組數據為訓練樣本,4組數據為測試樣本。
代碼片段和文件信息
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%-------根據研究可知,電機正常運行狀態和故障時運行狀態的能量有較大的----%
%----差別,因此從能量的差別比較上可以判斷電機發生了故障。具體可根據-----%
%----電機軸承發生故障時的各特征頻段的能量判斷。------------------------%
%-------實驗選取電機正常狀態、電機軸承滾珠故障、電機軸承內圈故障、電----%
%----機軸承滾珠和內圈組合故障的4種情況,選取11組數據,總共44組數據,----%
%----其中40組數據作為訓練樣本,4組數據作為測試樣本,每組數據為5個特-----%
%----征頻段對應的能量。----------------------------------------------%
P=[0.0441?0.0998?0.0719?0.0915?0.0502;%訓練樣本
0.0339?0.0980?0.0704?0.1318?0.0802;
0.0270?0.1066?0.0546?0.0892?0.0602;
0.0272?0.0886?0.0731?0.1094?0.0859;
0.0350?0.1085?0.0610?0.0963?0.0868;
0.0351?0.1439?0.0615?0.0893?0.0644;
0.0277?0.1031?0.0864?0.1020?0.0797;
0.0442?0.1013?0.0796?0.1081?0.0811;
0.0446?0.1052?0.0741?0.0915?0.0818;
0.0431?0.1014?0.0869?0.0952?0.0831;
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