量子粒子群优化算法在异步电机转子机械故障诊断中的应用

• 作者: 段志梅 程加堂
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群优化算法 神经网络 异步电机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 运行与保护
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TM307
• 字数: 2146字
• 语种: 中文

摘要

为了提高异步电机转子机械故障诊断的准确性,引入了一种基于量子粒子群优化BP神经网络(QPSO-BP)的诊断方法.以转子机械故障为研究对象,利用量子粒子群算法(QPSO)来优化BP网络的权、阈值参数,并最终实现了转子机械故障诊断模型的构建.仿真实例表明,基于QPSO-BP的故障诊断方法,能有效识别异步电机的转子机械故障类型,较粒子群优化BP网络算法(PSO-BP)具有更高的诊断准确率.