用于感应电机故障预测的神经网络自联想器

资 源 简 介

用于感应电机故障预测的神经网络自联想器

详 情 说 明

神经网络自联想器在感应电机故障预测中扮演着重要角色。这类网络通过无监督学习方式捕捉电机正常运行时的特征模式，当输入数据偏离学习到的正常模式时，系统能自动识别潜在故障。其核心思路是训练网络重构健康状态下的传感器信号（如振动、电流等），利用重构误差作为故障指标。

相较于传统阈值报警方法，自联想器的优势在于能发现多维特征的隐性关联。例如，它可能发现某频率段的振动与特定相电流波形的组合异常，即使单变量未超阈值。网络结构通常采用瓶颈层设计，强制压缩数据维度以提取关键特征，输出层则尝试还原原始输入。

实际应用中需注意两点：一是训练数据应覆盖电机各种健康工况；二是重构误差的统计分布需要建模，以设定动态故障阈值。这种方法特别适合早期故障预警，如轴承磨损初期表现出的微弱信号异常。