DBSCAN算法结合时间序列的电机状态检测.doc

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在电机的运行状态中存在很多潜在的问题,这些问题可能由电机的故障类型或故障机理引起因此,使用DBSCAN算法结合时间序列的方法可以有效地检测电机的异常同时,我们还介绍了几种常见的电机状态监测算法,包括基于阈值的状态监测方法基于统计的状态监测方法基于偏差的状态监测方法以及基于聚类的状态监测方法最后,我们在开发中考虑到了时间序列的重要性,通过DBSCAN算法结合时间序列来检测电机的状态

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DBSCAN算法结合时间序列的电机状态检测

摘要

三相异步电动机在工业生产中起着至关重要的作用,为了避免电机在生产中发生事故,保证电机正常稳定的运行,所以对运行的电机进行状态监测很有必要。电机的状态监测是在对电机的监测基础上,判定电机的异常与否。

传统的电机状态监测和异常诊断只有在特定的工作状况下,才能对电机进行比较准确的诊断。但是在实际的生产中,电机的种类不同、生产环境不同,故障种类也不尽相同,所以想要详尽的列举出可能出现的故障,并建立一个完整的故障数据库是不现实的。再加上,电机的异常运行样本数据极少,这给电机的异常检测研究带来了很大的难题。

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