Elman神经网络在三相异步电机故障诊断中的应用

摘要

三相异步电机在运行过程中受到电、热、机械、周围环境等各种因素的作用,会产生各种故障,影响生产的顺利进行,故对三相异步电机的故障诊断有重大的意义,大多数情况下,采用BP神经网络进行的故障诊断,虽然能准确地确定各种故障类型,但是BP网络是一种前向的神经网络,有收敛到局部极小点以及对外部噪声敏感等弊病.相比之下,采用的El-man神经网络是一种动态的神经网络,用它对异步电机的匝间短路、转子断条、转子偏心等三种常见的故障进行诊断.仿真的训练误差曲线显示,Elman神经网络可以降低网络对参数调整的敏感性,有效抑制局部极小值的出现.实践证明,采用El-man神经网络也能识别出各种故障类型,实际应用效果较好.