基于对角递归神经网络的异步电动机定子绕组匝间故障诊断方法

为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动态学习算法,训练对角递归神经网络,确定网络最优隐层神经元的个数,使诊断模型更加紧凑和精确。根据该方法构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果表明:基于对角递归神经网络的诊断模型,在不同工况下可精确确定定子绕组短路故障的匝数。由于对角递归神经网络具有动态处理能力,和前馈神经网络相比,克服了前馈神经网络故障诊断模型无动态处理能力的局限性,能更有效地监测定子绕组匝间短路故障。