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基于对角递归神经网络的异步电动机定子绕组匝间故障诊断方法
被引量:
11
1
作者
王旭红
何怡刚
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期60-63,共4页
为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动...
为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动态学习算法,训练对角递归神经网络,确定网络最优隐层神经元的个数,使诊断模型更加紧凑和精确。根据该方法构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果表明:基于对角递归神经网络的诊断模型,在不同工况下可精确确定定子绕组短路故障的匝数。由于对角递归神经网络具有动态处理能力,和前馈神经网络相比,克服了前馈神经网络故障诊断模型无动态处理能力的局限性,能更有效地监测定子绕组匝间短路故障。
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关键词
异步电机
定子绕组
匝间故障诊断
对角递归神经网络
自适应动态学习算法
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职称材料
题名
基于对角递归神经网络的异步电动机定子绕组匝间故障诊断方法
被引量:
11
1
作者
王旭红
何怡刚
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期60-63,共4页
基金
国家自然科学基金项目资助(50677014)~~
文摘
为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动态学习算法,训练对角递归神经网络,确定网络最优隐层神经元的个数,使诊断模型更加紧凑和精确。根据该方法构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果表明:基于对角递归神经网络的诊断模型,在不同工况下可精确确定定子绕组短路故障的匝数。由于对角递归神经网络具有动态处理能力,和前馈神经网络相比,克服了前馈神经网络故障诊断模型无动态处理能力的局限性,能更有效地监测定子绕组匝间短路故障。
关键词
异步电机
定子绕组
匝间故障诊断
对角递归神经网络
自适应动态学习算法
Keywords
asynchronous motor
stator winding
inter- turn fault detection
diagonal recurrent neural network
adaptive dynamic algorithm
分类号
TM343 [电气工程—电机]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于对角递归神经网络的异步电动机定子绕组匝间故障诊断方法
王旭红
何怡刚
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009
11
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