基于遗传小波网络的电动机故障诊断

• 作者: 王南兰 邱德润
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 异步电动机 小波神经网络 遗传算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 905-908
• 页数: 4页
• 分类号: TM343|TP206
• 字数: 3154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2006.05.081

摘要

对基本的遗传算法进行了改进,并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到电动机故障诊断的小波神经网络训练中.仿真结果表明,该算法有效地解决了小波网络初值设置不合理,极易进入局部极小的区域,以致网络振荡增大、不收敛,而GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点.用训练过的小波神经网络模型对5组电动机故障进行验证和诊断的仿真结果也表明了,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电动机故障诊断的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王南兰		36	151	6.0	11.0
2	邱德润		16	124	3.0	11.0