采用布谷鸟算法的贝叶斯网络在异步机故障诊断中的应用

• 作者: 林峰 赵月南 金通
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 异步电机 贝叶斯网络 边际谱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化、计算机技术
• 页码范围: 226-231
• 页数: 6页
• 分类号: TP31|TH39
• 字数: 5275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2016.02.021

摘要

针对传统异步电机故障诊断方法中故障特征频率容易被基频淹没、抗干扰能力差、误判率高的问题,建立了基于定子电流信号Hilbert边际谱特征的贝叶斯网络电机故障诊断模型.将异步电机定子电流进行了希尔伯特-黄变换,提取出了Hilbert边际谱特征.在贝叶斯网络诊断模型的构建过程中,采用新型元启发式布谷鸟搜索算法学习各节点间的依赖关系,采用Levy飞行机制优化搜索路径从而提高了搜索效率,并在布谷鸟搜索算法中引入了竞争机制,提高了贝叶斯网络结构学习效果.以异步电机转子断条故障为例验证了诊断模型的有效性.研究结果表明,该故障诊断模型十分有效,诊断准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林峰	浙江大学电气工程学院	43	323	10.0	15.0
2	赵月南	浙江大学电气工程学院	5	15	3.0	3.0
3	金通	浙江大学电气工程学院	6	21	3.0	4.0