基于遗传小波神经网络的双余度无刷直流电机故障诊断

摘要：

双余度无刷直流电机是冗余技术在电机控制领域的一种有效应用。故障诊断是双余度电机实际运行效果好坏的关键技术。人工神经网络在故障诊断领域应用广泛，但传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部最小，本文使用一种基于遗传算法学习的小波神经网络，很好地解决了余度技术中至关重要的故障诊断问题。通过仿真实验和在微小型水下航行器上的应用表明，该算法具备优秀的故障识别能力。

关键词： 故障诊断 遗传算法 小波神经网络 双余度 无刷直流电机

作者: 李世超 石秀华 崔海英 许晖

作者单位: 西北工业大学航海学院 西安,710072

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国高校机械工程测试技术研究会振动工程学会动态测绘专业委员会2008代表大会暨学术年会

会议地点: 石家庄

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）