混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究

针对牵引电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种基于混合蛙跳算法脊波神经网络观测器牵引电机故障诊断方法。该方法利用观测器生成残差,并通过对残差的分析实现故障检测与分离。首先将牵引电机模型分为线性函数部分和非线性函数部分,并利用脊波神经网络逼近这个非线性函数,然后在此基础上建立自适应观测器,并通过最优算法求出观测器反馈增益矩阵。为提高神经网络的收敛速度和逼近精度,利用混合蛙跳优化算法对神经网络参数进行优化。通过实验对混合蛙跳算法脊波神经网络观测器、RBF神经网络观测器以及BP神经网络观测器进行比较,结果表明,该方法的收敛速度较BP神经网络观测器提高了80.3%,故障诊断准确率提高41.5%。