基于TMS320 DSP实现感应电机故障检测的人工神经网络设计法

• 作 者: 程婧容;殷冬梅;谈振藩;
• 机 构: 滨工程大学自动化学院(黑龙江,哈尔滨)
• 出 处: 1999年中国神经网络与信号处理学术会议
• 发表日期: 1999年期
• 关键词: 人工神经网络 故障诊断 数字信号处理

人工神经网络（ＡＮＮ）被成功的应用于诸多领域中，如常用技术中的故障诊断、控制以及信号处理等。人工神经网络具有非线性结构，而这对于在学习阶段逼近于期望结果来说是一个非常重要的特征。此外，在测试阶段它可以在短时间内得出结果（数量级大约为１０〈’－３〉秒）。同其它逼近方法相比，它更为可取。该文利用前向网络误差反向传播训练算法实现电机的故障检测。所用数值以某鼠笼式感应电机为模型，利用这些数值实现了一种新的应用方式。