无刷同步发电机旋转整流器故障的神经网络识别

发布时间：2017-07-03 16:09

  本文关键词：无刷同步发电机旋转整流器故障的神经网络识别

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【摘要】：针对无刷同步发电机旋转整流器常见故障特点,提出一种基于小波包分解和BP神经网络的旋转整流器故障识别方法。运用小波包分析(WAP)提取故障特征信号,建立故障识别的神经网络模型,采取粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化神经网络的最优初始连接权值和阈值等结构参数。仿真结果表明,该方法具有识别速度快、准确性高等优点。
【作者单位】： 无锡开放大学科研与质量控制处;
【关键词】： 同步发电机 旋转整流器 WAP PSO-ABC 故障识别
【基金】：无锡市社会事业领军人才资助项目(WX530/2016013)
【分类号】：TM31;TP183
【正文快照】： 0引言 由于电力系统的快速发展和工业生产需要,大容量及超大容量同步发电机的需求和应用日益频繁。同步发电机的容量越大,相应需要的励磁电流也越大,由此容易引起电刷、集电环严重发热,并出现过度磨损、噪声、火花等问题。为解决此类问题,将无刷励磁技术应用于同步发电机不失

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本文编号：514291