基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究

• 作者: 庄哲民 曹勤 肖广辉
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异步电机 故障诊断 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 377-380
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2004.04.022

摘要

提出一种基于遗传神经网络进行异步电机故障检测的新方法,仅利用一个振动传感器来获取异步电机的特征信息,建立电机动态非线性神经网络检测诊断模型,并利用该模型进行电机的故障检测.为减少网络权值学习搜索空间,解决神经网络权值学习中易于陷入局部最小点的问题,本文采用遗传算法实现模型权值的修正.实际使用证明利用该方法可以方便的实现在线故障诊断,且方法简单,易于实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄哲民	汕头大学电子工程系	44	908	9.0	30.0
2	曹勤	汕头大学电子工程系	3	49	3.0	3.0
3	肖广辉	汕头大学电子工程系	1	16	1.0	1.0