简介：本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量，使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波，或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后，在形成新的簇且维持一段时间后，神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的，同此，使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施，其性能在各类故障上得到了验证。
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