基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的異步電動(dòng)機(jī)故障辨識(shí)
喬維德
(無(wú)錫開(kāi)放大學(xué) 科研與質(zhì)量控制處，江蘇 無(wú)錫 214011)
摘 要：針對(duì)目前三相異步電動(dòng)機(jī)故障診斷方法存在的局限性及其缺陷，在利用小波包分析提取電動(dòng)機(jī)故障信號(hào)特征量基礎(chǔ)上，提出基于蝙蝠-粒子群及改進(jìn) BP 算法的異步電動(dòng)機(jī) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障辨識(shí)模型，采用蝙蝠-粒子群算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)，利用改進(jìn) BP 算法訓(xùn)練 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果分析表明，該 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于三相異步電動(dòng)機(jī)故障辨識(shí)，辨識(shí)速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性好。
關(guān)鍵詞：異步電動(dòng)機(jī)；小波包分析；蝙蝠-粒子群算法；改進(jìn) BP 算法；故障辨識(shí)
中圖分類號(hào)：TM307 ；TM343+.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2021)08-0006-05
Asynchronous Motor Fault Identification Based on BP Neural Network Model
QIAO Wei-de
（Scientific Research and Quality Control Division, Wuxi Open University, Wuxi 214011,China）
Abstract: In view of the limitations and deficiencies of current three-phase asynchronous motor fault diagnosis methods, based on the use of wavelet packet analysis to extract the characteristics of the motor fault signal, a fault identification model of asynchronous motor BP neural network based on bat-particle swarm and improved BP algorithm is proposed. The bat-particle swarm algorithm is used to optimize the structural parameters of the BP neural network, and the improved BP algorithm is used to train the BP neural network. The analysis of simulation results shows that the BP neural network model is used for fault identification of three-phase asynchronous motors, with fast identification speed, high accuracy and good reliability.
Key words: asynchronous motor; wavelet packet analysis; bat-particle swarm algorithm; improved BP algorithm; fault identification
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