【摘 要】
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将径向基（RBF）神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化（DE）算法,并且利用了差分进化（DE）算法的
【机 构】
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山西煤炭职业技术学院,太原理工大学电气与动力工程学院
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将径向基（RBF）神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化（DE）算法,并且利用了差分进化（DE）算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。
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