基于PSO优化的BP神经网络在电动机绝缘剩余寿命预测中的应用

发布时间：2017-08-17 14:33

  本文关键词：基于PSO优化的BP神经网络在电动机绝缘剩余寿命预测中的应用

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【摘要】：针对普通的电动机绝缘剩余寿命预测模型收敛速度慢、结果偏差大的缺陷,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的电动机绝缘剩余寿命预测模型。首先,利用PSO算法全局随机最优解搜索的特性,对传统BP神经网络模型的权值和阈值进行优化设计。其次,为便于预测模型的运算处理,对采集的三相异步电动机的数据进行归一化处理。最后,结合经PSO算法优化的BP神经网络模型对三相异步电动机的绝缘剩余寿命进行试验预测。结果表明,基于PSO优化的BP神经网络比传统BP神经网络有更为精准的预测能力以及更快的收敛速度。
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;
【关键词】： 三相异步电动机 绝缘剩余寿命 预测模型 粒子群算法 BP神经网络
【基金】：江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2014-S068)
【分类号】：TM343.2
【正文快照】： 1　引言三相异步电动机被广泛用于钢铁、煤炭、石油、化工等重要场合,在国民生产生活中有着不可替代的作用。然而,国内平均每年因超过使用寿命而烧毁的电动机数量多达数万台,导致国民经济损失严重。因此,预测电动机的剩余寿命就显得十分必要。早期国内通过观察各种征兆及检查

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本文编号：689561