电机故障识别模型优化研究  

Optimization Study of Motor Fault Recognition Model

作　　者：聂冰[1] 郭永香[1] 李文[1] 

机构地区：[1]大连交通大学软件学院,辽宁大连116028

出　　处：《大连交通大学学报》2014年第2期89-92,共4页Journal of Dalian Jiaotong University

基　　金：国家863计划资助项目(2012AA040912);辽宁省教育厅高等学校科研计划资助项目(L2011077;L2012159)

摘　　要：提出了基于优化BP神经网络的电机故障识别模型.针对以往隐节点数依靠经验选取,缺乏理论指导的问题,利用隐节点输出的相关系数对网络隐层优化,简化模型结构.实验结果表明,该优化方法可行、所建立的故障识别模型有效.A fault recognition model of motor is proposed based on optimized BP neural network to solve the problem that the number of hidden nodes is decided by experience and lacking of theoretical guidance.The hidden layer optimization is implemented by adopting correlation coefficients of hidden layer output.The test results show that the optimization is feasible,and the fault recognition model proposed is effective.

关 键 词：电机 故障识别 模型优化 BP网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]