基于改进粒子群混合算法的电机故障诊断研究

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 江苏电器
• 学科: 工学
• 关键词: 改进粒子群混合算法 电机故障 诊断
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TM307
• 字数: 3456字
• 语种: 中文

摘要

对基本粒子群优化PSO算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播BP算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电机转子进行故障诊断.提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将代表故障信息的数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型.仿真结果表明,改进PSO-BP粒子群混合算法可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔维德		70	198	7.0	11.0