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| 基于改进粒子群混合算法的电机故障诊断研究 | |
| 引用本文： | 乔维德.基于改进粒子群混合算法的电机故障诊断研究[J].江苏电器,2007(4):21-24. |
| 作者姓名： | 乔维德 |
| 作者单位： | 常州市广播电视大学 江苏常州213001 |
| 摘 要： | 对基本粒子群优化PSO算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播BP算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电机转子进行故障诊断.提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将代表故障信息的数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型.仿真结果表明,改进PSO-BP粒子群混合算法可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度. |
| 关 键 词： | 改进粒子群混合算法 电机故障 诊断 改进 粒子群 混合算法 电机故障 诊断研究 Algorithm Mixed Swarm Particle Improved Based Failure Diagnosis Motor 精度 收敛速度 常见故障 识别 仿真结果 故障类型 输出结果 |
| 文章编号： | 1007-3175（2007）04-0021-04 |
| 收稿时间： | 2006-12-31 |
| 修稿时间： | 2006-12-31 |
Research for Motor Failure Diagnosis Based on Improved Particle Swarm Mixed Algorithm |
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| Authors: | QIAO Wei-de |
| Abstract: | |
| Keywords: | mixed algorithm for improved particle swarm motor failure diagnosis |
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