萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电机转子断条 小波包分析 萤火虫-粒子群算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 运行与保护
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TM307+.1
• 字数: 4218字
• 语种: 中文

摘要

针对目前异步电机转子断条故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电机转子断条故障特征向量的基础上,提出一种基于萤火虫-粒子群神经网络的故障诊断方法,构建电机转子断条的神经网络故障诊断模型,采用萤火虫-粒子群算法优化神经网络的结构参数.试验分析表明,该方法用于电机转子断条故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好.

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	无锡开放大学科研处	58	129	6.0	9.0