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基于反向傳播算法的異步電機故障診斷系統設計.doc

資料分類:設計作品 上傳會員:小木匠 更新時間:2019-11-20
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摘要:隨著科技的發展,電機在高鐵、磁懸浮列車、飛機電磁彈射裝置等新設施上的應用也越來越廣泛了,這些應用在提供舒適、快捷服務和有力保障的同時,如何確保電機安全可靠地運行,成為人們關注的重要問題。

本文首先對異步電動機的結構、基本工作原理、接著列舉了異步電動機的常見故障類型,并對這些故障做了具體的分析(機械故障分析與電氣故障分析)。在此基礎上,本文主要研究了反向傳播算法對異步電動機進行故障診斷,借助MATLAB平臺,分別使用兩種梯度下降法(附加動量因子和自適應學習率)來訓練、搭建故障診斷BP網絡,預設定隱含層最大網絡層數,再測試從1開始到預設值的連續多個網絡模型,通過比較性能指標MSE的值的大小來選擇最佳隱含層節點數。通過類似的方法,再找出動量因子與學習率的最佳取值,從而搭建一個更好的故障診斷模型,并通過對故障測試樣本進行仿真測試。

利用遺傳算法將BP神經網絡的閾值與權值進行編碼,得到多組字符串,并對這些字符串,計算適應度,再將適應度符合標準的字符串進行復制、交叉、變異得到新的群體,從而解碼得到神經網絡最佳權值和閾值(通過改變交叉率以獲得更好地優化效果)。將最佳權閾值代入網絡中,從而能夠更好地滿足異步電動機故障診斷的需求。

 

關鍵詞 故障診斷;MATLAB;BP神經網絡;遺傳算法;網絡優化

 

目錄

摘要

Abstract

1緒論-1

1.1 研究背景和意義-1

1.2 研究發展概況-1

1.2.1 故障檢測技術的發展概況-1

1.2.2 反向傳播算法的發展概況-2

1.3章節安排-2

2 異步電機分析-4

2.1 異步電機工作原理分析-4

2.1.1 異步電機基本組成-4

2.1.2 異步電機基本工作原理-5

2.2 異步電機典型故障診斷法-6

3 反向傳播算法-8

3.1 反向傳播算法介紹-8

3.1.1 反向傳播算法概況-8

3.1.2 反向傳播網絡的結構-8

3.1.3 BP網絡的基本結構-9

3.1.4 BP神經處理單元模型-10

3.2 BP網絡學習規則-11

3.3 BP神經網絡整體設計步驟-12

3.3.1 BP神經網絡整體設計步驟-12

3.3.2 BP神經網絡的各層節點數目確定原則-13

3.3.3 BP神經網絡各層傳遞函數的確定-14

3.3.4 BP神經網絡訓練方式的選擇-14

3.3.5 BP神經網絡相關訓練參數的設定-15

4 故障診斷系統建立和訓練-16

4.1 訓練樣本的選取-16

4.2故障診斷系統模型設計-16

5 基于遺傳算法優化故障診斷系統-26

5.1 遺傳算法簡介-26

5.2 遺傳算法實現步驟-26

5.2.1 遺傳算法準備工作-26

5.2.2 采用適應度函數進行評估-26

5.2.3 復制-26

5.2.4 交叉-26

5.2.5 變異-26

5.3 基于遺傳算法優化的故障診斷模型-27

結論-33

致謝-34

參考文獻-35

附錄-36

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