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基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究
被引：8
作者：
庄哲民
肖广辉
曹勤
机构：
[1] 汕头大学电子工程系
来源：
基金：
广东省自然科学基金;
关键词：
异步电机;
故障诊断;
神经网络;
遗传算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM343 [异步电机];
学科分类号：
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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页码：377 / 380
页数：4
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