基于集成神经网络的电机故障诊断

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第２卷第期 Fra Baidu bibliotek ８
文章编号：０６— ３８２１）８— １７—０１０９４（００００５４
计
算
机
仿
真
２０月０年８１
基于集成神经网络的电机故障诊断
曾秀丽常巧霞王福斌 ‘ ，，， ’ 于子旺
（．河北理工大学计算机与自动控制学院，１河北唐山０３０６０９；
２．郑州职业技术学院，南郑州４０２；河５１１３．东北大学机械工程与自动化学院，宁沈阳１００辽１０４；
４．河北理工大学机械工程学院，河北唐山０３０）６０９摘要：研究异步电机安全控制问题，为解决故障诊断和速度问题，提高电机运行效率，减小早期故障损失，出了一种基于集提成神经网络的电机故障诊断方法。方法采用定子电流和转子振动信号作为电机故障诊断的输入信号，应用改进的ＢＰ神经网络进行故障识别，分别用两个诊断子网络进行局部故障诊断，再运用神经网络融合算法进行全局决策的融合，从而提高诊断的准确率。仿真研究结果表明，故障诊断模型具有诊断准确率高、诊断速度快等优点，是一种比较实用的故障诊断方法，对电机进行故障监测、预报具有重要的实际意义。关键词：成神经网络；集电机；故障诊断；信息融合中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：Ｂ
（．ＣｌｇｆｏｕｅｎｕｏａｉＣｎｒｌＨｂｉｏｔｈｉＵｉｒｔ，ａｇｈｎＨｂ０３０，ｈｎ；１ｏｌｅｏｍｐｔａｄＡｔｔｏｔ，ｅｅＰｌｅｎｃｎｖｓｙＴｎｓａｅｉ６０９ＣｉａｅＣｒｍｃｏｙｃｅｉ
２．ＺｅｇｈｕＴｃｎｃｌＣｌｇ，ＺｅｇｈｕＨｅａ５２ｈｎｚｏｅｈｉａｏｌｅｅｈｎｚｏｎｎ４０１１，Ｃｉａ；ｈｎ３Ｍｅｈｎｃｎｉｅｒｎｎｔｍａｉｏｌｇ，ＮｏｔｅｓｅｎＵｎｖｒｉ，Ｓｅｙｎｉｏｉｇ１００．ｃａｉａＥｇｎｅｉｇａｄＡｕｏｔＣｌｅｌｃｅｒｈａｔｒｉｅｓｔｙｈｎａｇＬａｎｎ０４，Ｃｉａ；１ｈｎ
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