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摘要
针对传统故障诊断方法的局限性,提出一种基于概率神经网络(PNN)的诊断方法。以异步电机转子断条、偏心、失电残压等故障为例进行了诊断研究,通过选取故障样本来训练PNN,将故障信息输入训练好的PNN模型后,由输出结果即可判断发生的故障种类。MATLAB仿真表明,基于PNN的电机故障诊断方法能有效识别出电机故障,故障诊断准确率高,易于工程实现。但神经网络还处于发展阶段,仍有不少问题需进一步研究。
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针对传统故障诊断方法的局限性,提出一种基于概率神经网络(PNN)的诊断方法。以异步电机转子断条、偏心、失电残压等故障为例进行了诊断研究,通过选取故障样本来训练PNN,将故障信息输入训练好的PNN模型后,由输出结果即可判断发生的故障种类。MATLAB仿真表明,基于PNN的电机故障诊断方法能有效识别出电机故障,故障诊断准确率高,易于工程实现。但神经网络还处于发展阶段,仍有不少问题需进一步研究。
