基于模糊神经网络的永磁同步发电机失磁故障程度诊断

基于模糊神经网络的永磁同步发电机失磁故障程度诊断

论文摘要

针对永磁发电机永磁体正常和失磁故障运行状态,提出了利用模糊处理和BP神经网络相结合的方法对其正常和失磁故障程度进行判断。该方法以永磁发电机铁心损耗、定子涡流损耗、附加损耗、磁滞损耗、永磁体涡流损耗和绞线铜耗等6种损耗为研究对象,利用模糊处理将永磁发电机永磁体运行状态归为正常、轻微失磁、中等失磁和严重失磁等4种,运用神经网络对永磁发电机永磁体的运行状态进行了诊断,其算例结果表明该方法的诊断结果与仿真设定的永磁体运行状态相一致,说明了该方法可以有效地对永磁发电机失磁故障程度进行准确的判断。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 永磁发电机模型
  • 2 失磁故障程度的模糊处理
  • 3 失磁故障严重程度判断
  • 4 算 例
  •   4.1 输入和输出样本数据
  •   4.2 训练BP神经网络
  •   4.3 结果分析
  • 5 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张志艳,张皓宇,岳廷树,秦鹏,王爱芳,赵宏飞

    关键词: 永磁发电机,失磁,神经网络,模糊

    来源: 微电机 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 郑州轻工业大学电气信息工程学院,国网河南省电力公司河南送变电建设有限公司,国网河南省电力公司郑州供电公司,江苏省电力公司检修分公司

    基金: 河南省自然科学基金(182300410236),郑州轻工业学院博士基金(2016BSJJ004)

    分类号: TM341

    DOI: 10.15934/j.cnki.micromotors.2019.11.006

    页码: 27-30

    总页数: 4

    文件大小: 306K

    下载量: 137

    相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于模糊神经网络的永磁同步发电机失磁故障程度诊断
    下载Doc文档

    猜你喜欢