SOM神经网络对永磁同步电机的故障诊断

• 作者: 张少泉 陆海 陈世游 陈晓云
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障诊断 神经元索引 永磁同步电机
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TK2
• 字数: 4191字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.015

摘要

为实现永磁同步电机的故障类别的诊断,采用小波函数根据不同频段进行故障特征提取,对提取样本数据进行归一化处理,对奇异样本.SOM(Self Organizing Map)的领域函数选取小波函数,形成次兴奋神经元不断对权值更新,避免SOM的产生局部最优解.采用实验提取的故障数据作为SOM神经网络的输入样本进行网络训练,从而得出产生特定故障时所激发的相应神经元索引.实验结果验证了该方法的可行性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少泉		37	49	3.0	5.0
2	陆海		24	98	6.0	9.0
3	陈晓云		27	41	4.0	5.0
4	陈世游		4	7	1.0	2.0