發(fā)布時(shí)間：2018-05-30 05:26

  本文選題：混合蛙跳算法 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器��； 參考：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2013年01期

【摘要】：針對(duì)牽引電機(jī)非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變的特點(diǎn),提出一種基于混合蛙跳算法脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器牽引電機(jī)故障診斷方法。該方法利用觀測(cè)器生成殘差,并通過(guò)對(duì)殘差的分析實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)與分離。首先將牽引電機(jī)模型分為線性函數(shù)部分和非線性函數(shù)部分,并利用脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近這個(gè)非線性函數(shù),然后在此基礎(chǔ)上建立自適應(yīng)觀測(cè)器,并通過(guò)最優(yōu)算法求出觀測(cè)器反饋增益矩陣。為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和逼近精度,利用混合蛙跳優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)混合蛙跳算法脊波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器進(jìn)行比較,結(jié)果表明,該方法的收斂速度較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器提高了80.3%,故障診斷準(zhǔn)確率提高41.5%。
[Abstract]:Aiming at the nonlinear, strong coupling and time-varying characteristics of traction motor, a novel fault diagnosis method based on hybrid leapfrog algorithm for traction motor based on ridgelet neural network observer is proposed. In this method, the observer is used to generate the residuals, and the fault detection and separation are realized through the analysis of the residuals. Firstly, the traction motor model is divided into linear function part and nonlinear function part, and the ridgelet neural network is used to approximate the nonlinear function, and then an adaptive observer is established. The observer feedback gain matrix is obtained by the optimal algorithm. In order to improve the convergence speed and approximation accuracy of neural networks, the parameters of neural networks are optimized by hybrid leapfrog optimization algorithm. The experimental results show that the RBF neural network observer and the BP neural network observer are compared with the chiffon neural network observer of the hybrid leapfrog algorithm. The convergence rate of this method is 80.3 higher than that of BP neural network observer, and the accuracy of fault diagnosis is 41.5% higher than that of BP neural network observer.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃(2009AA11Z217) 湖南省科技廳項(xiàng)目(2010FI3058) 湖南教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(11C0725)資助
【分類號(hào)】：TM307.1;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 張登峰;郝偉;郝旺身;董辛e，

本文編號(hào)：1954099