| 萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断 |
| 乔维德
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| 2017-01-10
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| 发表期刊 | 电机与控制应用
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| ISSN | 1673-6540
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| 卷号 | 44期号:01页码:83-88 |
| 摘要 | 针对目前异步电机转子断条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机转子断条故障特征向量的基础上,提出一种基于萤火虫-粒子群神经网络的故障诊断方法,构建电机转子断条的神经网络故障诊断模型,采用萤火虫-粒子群算法优化神经网络的结构参数。试验分析表明,该方法用于电机转子断条故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。 |
| 关键词 | 电机转子断条
小波包分析
萤火虫-粒子群算法
故障诊断
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| URL | 查看原文
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| 收录类别 | 北大核心
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| 语种 | 中文
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| 资助项目 | 无锡市社会事业领军人才资助项目(WX530/2016/022)
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/139117
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| 专题 | 国家开放大学江苏分部
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| 作者单位 | 无锡开放大学科研处
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| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学江苏分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
乔维德. 萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断[J].
电机与控制应用,2017,44(01):83-88.
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| APA |
乔维德.(2017).萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断.电机与控制应用,44(01),83-88.
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| MLA |
乔维德."萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断".电机与控制应用 44.01(2017):83-88.
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