基于RPROP神经网络算法的异步电动机故障诊断

摘要：

为了更快、更精确地识别异步电动机的各种故障类型,克服BP神经网络存在的局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的BP算法——RPROP (Resilient PROPagation)神经网络算法.在介绍RPROP算法的基础上,建立了基于RPROP算法的异步电动机故障诊断模型,对异步电动机的定子匝间短路、转子断条、转子偏心和轴承4种故障进行识别和诊断.实验结果表明,该方法对异步电动机的故障诊断是有效的.

关键词：异步电动机、故障诊断、电气故障、机械故障、BP神经网络、RPROP、神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP277;TM343(自动化技术及设备)

资助基金：河南省杰出青年科学基金资助项目074100510004

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83