10.3969/j.issn.1671-7449.2004.04.022
基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究
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.
异步电机、故障诊断、神经网络、遗传算法
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TP301(计算技术、计算机技术)
广东省自然科学基金032030
2005-01-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
377-380