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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. 相似文献
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对高效率三相异步电动机的短路故障进行分析。以一台7.5k W电机为例,利用其等效电路参数,通过Matlab软件中的动态仿真工具Simulink建立电动机的仿真模型。对电动机进行空载运行、单相短路和三相短路仿真,并对仿真结果进行分析。 相似文献
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基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于 BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在 Matlab 中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。 相似文献
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为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在Matlab中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。 相似文献
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对高压高效率三相异步电动机短路故障进行分析。以一台4000k W电动机为例,建立求解高压高效三相异步电动机的二维瞬态场有限元模型,利用有限元法对电动机的单相短路、两相短路和三相短路进行了仿真计算,结果分析可为电机的控制和调节系统设计提供科学依据。 相似文献
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目前的故障诊断方法无法精确识别与定位光伏发电系统中光伏阵列的故障,导致光伏发电运维成本增加。为此,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的光伏阵列故障诊断模型。在MATLAB/Simulink软件环境下,搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪(MPPT)算法和电网电压闭环控制策略,分析光伏组件断路和遮挡等故障的机理,并对光伏阵列故障状态进行仿真,研究不同故障状态对光伏系统输出特性的影响,进而获取故障特征参数。建立LSTM神经网络故障诊断模型,采集光伏阵列在不同故障条件下的特征参数作为训练样本,对模型进行训练,并与BP神经网络模型进行比较,发现LSTM神经网络模型的测试正确率高于BP神经网络。采用光伏实验平台模拟不同光伏阵列故障,将故障特征参数输入LSTM神经网络故障诊断模型进行诊断,结果表明,LSTM神经网络故障诊断模型能够精确识别和定位光伏阵列故障。 相似文献
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在对当前的检测方法与故障诊断手段研究的基础上,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法。该方法利用改进的BP算法,提高了学习速率,增强了稳定性。同时,针对异步电动机常见的故障特点,运用该诊断模型,对异步电动机故障进行了诊断。仿真结果表明:它具有准确度高,诊断速度快等优点,是一种较实用的故障诊断方法。 相似文献
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建立了一般异步电动机动态数学模型。基于这个模型用Matlab中的Simulink技术模拟了电动机的两个常见故障:定子匝问短路和转子导条断裂。通过检测电动机定子电流,用coif4小波对电流信号进行分析,很容易判断出这两类故障。说明小波技术用于电机故障诊断是一个好的方法。 相似文献
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通过绕组函数理论对直线同步电动机进行分析,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的直线同步电动机故障诊断方法。从直线同步电动机的数学模型出发,基于绕组函数理论对电动机正常状态和匝间短路故障状态进行仿真,对电流波形图进行快速傅里叶变换(FFT)得到不同状态的数据集。利用CNN中的GoogLeNet网络结构,在保持网络空间维度的同时不增加故障诊断的计算量。将数据集输入到网络模型进行故障诊断,仿真结果表明GoogLeNet网络结构对直线同步电动机电枢绕组的短路故障识别率达到了96.5%以上。 相似文献
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为了更加准确快速地诊断出三相异步电动机运行过程中发生的各类故障,在采用小波包分析提取异步电机故障特征向量的基础上,提出了一种混沌动态权重粒子群算法(CDW-PSO)优化BP神经网络的故障诊断方法,构建电机的神经网络故障诊断模型,采用混沌动态权重粒子群算法优化神经网络的结构参数。实验分析表明,采用该方法用于电机故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。 相似文献
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以三相逆变器-电动机驱动系统为例,研究基于神经网络的逆变器故障智能诊断方法.在三相逆变器易发的功率管开路故障、短路故障及短路故障后逆变器工作状态理论分析和仿真实验研究基础上,建立三相逆变器故障仿真模型.通过仿真实验获取逆变器故障状态下的电机定子电流信号数据,利用信号分段方法提取故障特征构造神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定用于三相逆变器故障诊断的神经网络结构和参数.在感应电机矢量控制系统中进行仿真验证,仿真实验结果表明,该方法相对已有逆变器故障诊断方法,具有诊断迅速、可靠性高的优点,可在20ms内在线完成上述各种功率管故障的诊断. 相似文献
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为解决定子绕组匝间短路故障诊断中常见异常运行工况干扰的问题,提出一种基于判据融合的异步电动机定子绕组匝间短路故障诊断方案。首先,考虑到故障特征之间的关联性,提出一种以电流特征为主、电压特征为辅的融合判据;然后,通过融合判据对定子绕组匝间短路故障及故障相进行诊断;最后,通过仿真实验证明了该方案的有效性。 相似文献
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变压器内部故障诊断通常需要利用油中溶解气体进行分析,但这些信息提取、检测分析过程繁琐,实时性较差。因此文章中提出了一种仅需要电气量的变压器内部故障快速诊断方法,采用小波包分析提取短路电流和差动电流的频域故障特征,采用最大值体现零序电流的故障特征,采用信息融合技术将所得到的所有故障特征进行融合,并利用BP神经网络算法对变压器内部电气故障类型进行诊断。在MATLAB/Simulink平台建立来仿真模型并进行了算例分析,结果表明文章中所提出的变压器内部电气故障诊断方法具有高准确性和高可靠性的优点。 相似文献
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为了解决异步电动机的高阶非线性建模仿真问题,根据其在两相静止坐标系下的数学模型,利用MATLAB的Simulink功能,建立了异步电动机的Simulink模块图模型、S函数模型和微分方程编辑器(DEE)模型.以转速、转矩和定、转子电流为特征量,通过对异步电动机的仿真结果,验证了三种模型的统一性和正确性,符合电机实际运行特性,并比较了三种建模方法的优缺点. 相似文献