基于混沌神经网络的电机故障诊断

摘要：

采用全局耦合混沌神经网络模型,每个神经元的动力学行为由反对称立方映射表示.采用Hebb算法设计网络的连接权值矩阵,将记忆模式的回快过程转化为耦合系统中参数演变的过程,从而实现了混沌神经网络的联想记忆.根据提出的能量击穿规则,扩大了样本的吸引域.在此基础上,应用该混沌神经网络对异步电机转子断条故障进行诊断.结果表明,该种方法有助于故障模式的记忆和重现.

关键词： 混沌神经网络 联想记忆 故障诊断 电机故障

作者: 曲正伟 王云静

作者单位: 燕山大学电气工程学院(河北秦皇岛)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第14届中国过程控制会议暨第3届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 张家界

会议语种:中文

页码: 212-214,255

在线出版日期: 2003-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）