本文關(guān)鍵詞：基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電動(dòng)機(jī)絕緣剩余壽命預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)普通的電動(dòng)機(jī)絕緣剩余壽命預(yù)測(cè)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(luò)的電動(dòng)機(jī)絕緣剩余壽命預(yù)測(cè)模型。首先,利用PSO算法全局隨機(jī)最優(yōu)解搜索的特性,對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。其次,為便于預(yù)測(cè)模型的運(yùn)算處理,對(duì)采集的三相異步電動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(luò)模型對(duì)三相異步電動(dòng)機(jī)的絕緣剩余壽命進(jìn)行試驗(yàn)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,基于PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能力以及更快的收斂速度。
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 三相異步電動(dòng)機(jī) 絕緣剩余壽命 預(yù)測(cè)模型 粒子群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：江西省研究生創(chuàng)新專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(YC2014-S068)
【分類號(hào)】：TM343.2
【正文快照】： 1　引言三相異步電動(dòng)機(jī)被廣泛用于鋼鐵、煤炭、石油、化工等重要場(chǎng)合,在國(guó)民生產(chǎn)生活中有著不可替代的作用。然而,國(guó)內(nèi)平均每年因超過(guò)使用壽命而燒毀的電動(dòng)機(jī)數(shù)量多達(dá)數(shù)萬(wàn)臺(tái),導(dǎo)致國(guó)民經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重。因此,預(yù)測(cè)電動(dòng)機(jī)的剩余壽命就顯得十分必要。早期國(guó)內(nèi)通過(guò)觀察各種征兆及檢查

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7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

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