基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究

刘怀宇; 赵月南; 刘燕; 许允之

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基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究

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利用BP神经网络对转子故障进行建模分析.发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活.可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证.还与概率神经网络(PNN)进行对比验证.实验表明只要选择合适的节点数,BP神经网络比概率神经网络对转子故障有较强的学习和辨识能力,收敛较快,性能稳定,预测结果显著.

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来源
《煤矿机电》 |2014年第4期|74-76,80|共4页
作者
刘怀宇; 赵月南; 刘燕; 许允之;
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作者单位

中国矿业大学现代分析计算中心,江苏徐州221116;

浙江大学电气工程学院,浙江杭州310000;

中国矿业大学信电学院,江苏徐州221116;

中国矿业大学信电学院,江苏徐州221116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类鼠笼式异步电机;
关键词
神经网络; 转子故障; 预测; 系统辨识;

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