基于小波神经网络的开关磁阻发电机故障预测模型研究

• 作者: 朱喜华 李宁 雷洪利 韩建定
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: MATLAB/simulink 小波神经网络 故障预测 仿真 开关磁阻发电机
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 1835-1837,1840
• 分类号: TP183|TP277
• 语种: 中文

摘要

开关磁阻发电机因其具有发电容量大、效率高、起动和发电组合容易等优点而拥有很大的应用前景和价值；首先利用MATLAB软件对开关磁阻发电机的电气故障进行了仿真,相电阻0.1Ω,导通角28°,关断角55°,转速7500rad/s,负载电阻114Ω,输出电容2000μF,得出故障下的特征数据,然后,鉴于小波神经网络预测算法结合了小波变换良好的时频局域化性质及传统神经网络自学习功能,建立了开关磁阻发电机基于小波神经网络的典型故障预测模型,仿真结果证明其良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱喜华	空军工程大学工程学院	27	375	11.0	19.0
2	李宁	空军工程大学工程学院	46	375	11.0	17.0
3	雷洪利	空军工程大学工程学院	25	132	5.0	10.0
4	韩建定	空军工程大学工程学院	25	105	6.0	9.0