基于混沌神经网络的电机故障诊断

• 作者: 曲正伟 王云静
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌神经网络 联想记忆 故障诊断
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 302-304,345
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 字数: 1705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2003.04.005

摘要

采用全局耦合混沌神经网络模型,每个神经元的动力学行为由反对称立方映像表示.采用Hebb算法设计网络的连接权值矩阵,将记忆模式的回忆过程转化为耦合系统中参数演变的过程,从而实现了混沌神经网络的联想记忆.根据提出的能量击穿规则,扩大了样本的吸引域.在此基础上,应用该混沌神经网络对异步电机转子断条故障进行诊断.结果表明,该种方法有助于故障模式的记忆和重现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王云静	燕山大学电气工程学院	19	122	7.0	10.0
2	曲正伟	燕山大学电气工程学院	19	192	10.0	13.0