基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷的研究.pdf

1、本文針對變頻調(diào)速系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜,故障征兆與原因之間普遍存在模糊性和復雜性的問題,結(jié)合模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡的特點,采用了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻調(diào)速系統(tǒng)故障診斷方法,并驗證了該方法的可行性。文中分析了模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡各自的特點,針對模糊系統(tǒng)缺乏自學習能力,隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則的選取帶有一定的主觀性且依賴于專家以及神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入與輸出之間沒有明確的物理意義等問題,將模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來,組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡,并在傳統(tǒng)BP算法的基礎上,提出了增加

2、動量項,學習率自適應調(diào)節(jié)等的改進的BP算法。研究了變頻調(diào)速系統(tǒng)的故障機理,針對變頻調(diào)速系統(tǒng)輸出信號的特點,用傅里葉變換與小波分析相結(jié)合的方法,對其進行分析與特征提取。將變頻器輸出電流歪度的絕對值、峭度和均方根作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,對其進行故障診斷。對電機的故障診斷,分別以振動頻帶能量和電壓、電流、振動偏差作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,對其進行故障診斷。診斷結(jié)果表明,與常用的故障診斷方法相比,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法能夠彌補模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡單