基于遗传神经网络的航空电机表面温升预测

• 作者: 易湘斌 阎树田
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 航空电动机 表面温升预测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TM301.4
• 字数: 2463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6540.2007.06.005

摘要

针对航空电机发热及散热受电机功率、结构,以及由于海拔高度改变带来的大气温度、粘度、压力变化等众多因素影响,温升模型难以准确建立的问题,通过已有试验数据,建立起遗传算法-神经网络表面温升模型,解决了遗传算法局部搜索能力差的问题,降低了神经网络陷入局部最小点的可能性.试验表明,该模型实现了对航空电机表面温升的智能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易湘斌	兰州理工大学机电工程学院	15	51	4.0	6.0
2	阎树田	兰州理工大学机电工程学院	68	411	12.0	15.0