基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究.pdf

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1、-74·煤矿机电2014年第4期基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究刘怀宇1，赵月南2，刘燕3，许允之3(1．中国矿业大学现代分析计算中心，江苏徐州221116；2．浙江大学电气工程学院，浙江杭州310000；3．中国矿业大学信电学院，江苏徐州221116)摘要：利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力，对非训练样本，做出控制决策，表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练，用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比验证。实验表明只要选择合适的

2、节点数，BP神经网络比概率神经网络对转子故障有较强的学习和辨识能力，收敛较快，性能稳定，预测结果显著。关键词：神经网络；转子故障；预测；系统辨识中图分类号：TM343+．3；耶277．3文献标识码：A文章编号：1001—0874(2014)04—0074—04StudyonFaultDiagnosisMethodofMotorRotorFaultBasedonBPNeuraINetworkLiuHuabul，ZhaoYuenan2，LiuYan3，XuYunzhi3(1．AdvancedAnal

3、ysis＆ComputationCenter，ChinaUniversityofMining＆Technology，Xuzhou221116，China；2．SchoolofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310000，China；3．SchoolofInformationandElectricalEngineering，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Xuzhou221116，China

4、)Abstract：ModelingandanalyzingthemotorrotorfaultarecarriedoutbyBP—NN(BackPropagationNeuralNetwork)．Playingtheabilitiesofserf-learningandimage，itmakescontroldecisionfornon·trainedsamples．Itsperformanceisveryflexible．Itisabletocarrynetworktrainingforth

5、eexperimentaldata，andthemodelisverifiedbythefleshdata．ComparedwiththePNN(ProbabilisticNeuralNetwork)，thetestresultsshowthattheBPNNhasmorestronglearningandidentificationabilitiestomotorrotorfault，fasterconvergence，stableperformanceandnotableprediction

6、．Keywords：neuralnetwork；motorrotorfault；prediction；systemidentification0引言当起动时间过长、负载过重或频繁起动和制动时，笼型三相异步电动机转子导条与端环连接处极易发生断裂等故障，转子断条是常见的故障之一。诊断转子断条故障在线监测和的方法较多。如检测启动电流或频谱分析的方法，涉及测量方法的精度和对于系统的辨识。此外，基于Fourier频率谱分析、功率谱分析、小波变换、小波脊线算法分析以及小波包能量谱分析、Park矢量和扩展Pa

7、rk矢量法、以及遗传算法、灰色理论等方法，对于线性系统，频域传递函数矩阵在系统建模、辨识和预测中，可以很好表达系统的黑箱式输人输出；Box—Jenkins方法、回归分析和ARMA模型等方法，通过各种参数估计也可以在时域给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。所以传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的条件下完成非线性建模

8、。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。【1-3]2014年第4期煤矿机电·75·1相关概念与理论BP网络采用Widrow．Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow—Hoff算法。现在还采用许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。BP神经网络及基本结构见图1，它主要包括：1)处理单元(神经元)(图1中用圆圈表示)，是神经网络的基本