基于混合遗传算法与小波神经网络的电机转子断条故障诊断方法  

Research of Fault Diagnostic Method Based on Mixed Genetic Algorithm and Improved Wavelet Neural Network Suited to Rotor Breaking Bar for Induction Motor

作　　者：朱明飞 陈兢 方敏 Zhu Mingfei;Chen Jin;Fang Min

机构地区：[1]国网浙江海宁市供电有限公司

出　　处：《农村电气化》2019年第6期9-14,共6页Rural Electrification

摘　　要：首先根据内积最大准则,借助于混合遗传算法的优秀的全局搜索性能,准确地估计定子电流中的工频分量的参数,并将其去除,以防止工频分量淹没故障特征分量。其次,运用最优小波包方法分解已经去除工频分量部分的定子电流信号,将其中规律最强的节点能量作为神经网络的输入量。第三,采用混合遗传算法处理神经网络参数,形成了新方法:改进的神经网络方法。最后通过对一台感应电机的正常、一根断条和两根断条的情况进行了实验,验证了提出的方法的有效性。

关 键 词：感应电动机 转子断条 混合遗传算法 最优小波树 神经网络 

分 类 号：TM343[电气工程—电机]