發(fā)布時間：2017-08-17 14:33

  本文關鍵詞：基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在電動機絕緣剩余壽命預測中的應用

  更多相關文章： 三相異步電動機 絕緣剩余壽命 預測模型 粒子群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：針對普通的電動機絕緣剩余壽命預測模型收斂速度慢、結(jié)果偏差大的缺陷,提出了一種基于粒子群算法(PSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電動機絕緣剩余壽命預測模型。首先,利用PSO算法全局隨機最優(yōu)解搜索的特性,對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化設計。其次,為便于預測模型的運算處理,對采集的三相異步電動機的數(shù)據(jù)進行歸一化處理。最后,結(jié)合經(jīng)PSO算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對三相異步電動機的絕緣剩余壽命進行試驗預測。結(jié)果表明,基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡有更為精準的預測能力以及更快的收斂速度。
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 三相異步電動機 絕緣剩余壽命 預測模型 粒子群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：江西省研究生創(chuàng)新專項資金資助項目(YC2014-S068)
【分類號】：TM343.2
【正文快照】： 1　引言三相異步電動機被廣泛用于鋼鐵、煤炭、石油、化工等重要場合,在國民生產(chǎn)生活中有著不可替代的作用。然而,國內(nèi)平均每年因超過使用壽命而燒毀的電動機數(shù)量多達數(shù)萬臺,導致國民經(jīng)濟損失嚴重。因此,預測電動機的剩余壽命就顯得十分必要。早期國內(nèi)通過觀察各種征兆及檢查

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本文編號：689561