基于遗传神经网络的异步电动机故障诊断研究

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摘要：提出一种基于遗传神经网络进行异步电机故障检测的新方法,仅利用一个振动传感器来获取异步电机的特征信息,建立电机动态非线性神经网络检测诊断模型,并利用该模型进行电机的故障检测.为减少网络权值学习搜索空间,解决神经网络权值学习中易于陷入局部最小点的问题,本文采用遗传算法实现模型权值的修正.实际使用证明利用该方法可以方便的实现在线故障诊断,且方法简单,易于实现.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/98543X/200404/11291876.html

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关键词：故障诊断 神经网络 电动机 神经网 cqvip 权值学习 神经网络 动态非线性 振动传感器 实现模型