基于BP神经网络模型的异步电动机故障辨识

• 作者: 乔维德
• 来源期刊: 电工电气
• 关键词: 异步电动机 小波包分析 蝙蝠-粒子群算法 改进BP算法 故障辨识
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与研究|Design & Research
• 页码范围: 6-10,38
• 页数: 6页
• 分类号: TM307|TM343+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-3175.2021.08.002

摘要

针对目前三相异步电动机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动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,辨识速度快、准确度高、可靠性好.