首页 期刊 测试技术学报 基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究 【正文】

基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究

作者:庄哲民; 肖广辉; 曹勤 汕头大学; 电子工程系; 广东; 汕头; 515063
权值学习   神经网络   动态非线性   振动传感器   实现模型  

摘要:提出一种基于遗传神经网络进行异步电机故障检测的新方法,仅利用一个振动传感器来获取异步电机的特征信息,建立电机动态非线性神经网络检测诊断模型,并利用该模型进行电机的故障检测.为减少网络权值学习搜索空间,解决神经网络权值学习中易于陷入局部最小点的问题,本文采用遗传算法实现模型权值的修正.实际使用证明利用该方法可以方便的实现在线故障诊断,且方法简单,易于实现.

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