基于PSO神经网络的定子电流信号谐波检测

定子电流信号检测法是电机故障诊断常用方法之一,精确的谐波、间谐波参数检测是其前提条件。为了提高电机定子电流信号谐波、间谐波检测精度,提出一种电机定子电流信号谐波、间谐波检测PSO神经网络算法。将电机定子电流采样信号用加窗FFT算法预处理,获得谐波、间谐波的个数和精度较低的谐波、间谐波次数、幅值和相位。将这些参数作为粒子群初始化的依据,用PSO算法训练神经网络,最终得到高精度的谐波、间谐波各项参数。实例仿真表明,该算法与加窗FFT相比,能快速、精确地检测电机定子电流信号谐波、间谐波各项参数,为准确的诊断电机故障奠定了基础。