基于IGA—BP神经网络的电机故障诊断研究

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 西安电力高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: IGA—BP混合算法 电机故障 诊断
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TP18

摘要

提出一种基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合的IGA—BP混合算法在电机故障诊断中的应用方案，应用IGA—BP算法优化神经网络的权值和阈值，提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练输入样本，将代表电机转子常见故障输入数据代入训练好的神经网络后，通过输出结果即可诊断故障类型。实验表明：该方法可以有效地识别电机常见故障，诊断准确率高、速度快。

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