服务号

订阅号

中国水力发电设备网

稿件详情

当前位置:首页 >稿件详情

基于改进粒子群优化神经网络的电机故障诊断

发布日期:2020-01-21  浏览次数:1783  下载次数:924   DOI字段:10.19457/j.1001-2095.dqcd19090

      摘要:为了更加准确快速地诊断出三相异步电动机运行过程中发生的各类故障,在采用小波包分析提取异步电机故障特征向量的基础上,提出了一种混沌动态权重粒子群算法(CDW-PSO)优化BP神经网络的故障诊断方法,构建电机的神经网络故障诊断模型,采用混沌动态权重粒子群算法优化神经网络的结构参数。实验分析表明,采用该方法用于电机故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。


      关键词:三相异步电动机;小波包分析;混沌动态权重;粒子群算法;故障诊断


      中图分类号:TM307+.1     文献标识码:A





返回顶部

天津电气科学研究院有限公司 版权所有 津ICP备07001287号 Powered by Handynasty

网上违法和不良信息举报电话(河东区):022-84376127 | 举报邮箱:wangzheng@tried.com.cn