基于SOM神经网络的永磁同步电机故障诊断

• 作 者: 张袅娜 王永庆 李景帅
• 机 构: 长春工业大学电气与电子工程学院
• 出 处: 吉林大学学报：信息科学版
• 发表日期: 2012年6期
• 关键词: 神经网络 故障诊断 神经元索引 永磁同步电机 neural network fault diagnosis neuron index permanent
• 基金项目: 吉林省重大科技攻关基金资助项目（10ZDGG002）

为实现永磁同步电机的故障类别的诊断,采用小波函数根据不同频段进行故障特征提取,进行归一化数据样本处理,以剔除奇异样本。利用小波函数构成SOM（Self Organizing Map）的领域函数,形成次兴奋神经元进行权值更新,以避免SOM的局部最优。采用实验提取的故障数据作为SOM神经网络的输入样本进行网络训练,从而得出产生特定故障时所激发的相应神经元索引。实验结果验证了该方法的可行性和实用性。