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采用布谷鸟算法的贝叶斯网络在 异步机故障诊断中的应用*

作者:赵月南,林峰*,金通 日期:2016-03-30/span> 浏览:2523 查看PDF文档

 采用布谷鸟算法的贝叶斯网络在异步机故障诊断中的应用*

赵月南,林峰*,金通

(浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027)

摘要:针对传统异步电机故障诊断方法中故障特征频率容易被基频淹没、抗干扰能力差、误判率高的问题,建立了基于定子电流信号Hilbert边际谱特征的贝叶斯网络电机故障诊断模型。将异步电机定子电流进行了希尔伯特黄变换,提取出了Hilbert边际谱特征。在贝叶斯网络诊断模型的构建过程中,采用新型元启发式布谷鸟搜索算法学习各节点间的依赖关系,采用Levy飞行机制优化搜索路径从而提高了搜索效率,并在布谷鸟搜索算法中引入了竞争机制,提高了贝叶斯网络结构学习效果。以异步电机转子断条故障为例验证了诊断模型的有效性。研究结果表明,该故障诊断模型十分有效,诊断准确率高。关键词:异步电机;贝叶斯网络;边际谱;故障诊断

中图分类号:TP31;TH39

文献标志码:A文章编号:1001-4551(2016)02-0226-06

 
本文引用格式:
 赵月南,林峰,金通.采用布谷鸟算法的贝叶斯网络在异步机故障诊断中的应用[J].机电工程,2016,33(2):226-231.
 ZHAO Yue nan, LIN Feng, JIN Tong. Application of Bayesian network based on cuckoo algorithm in fault diagnosis of asynchronous machine
[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2016,33(2):226-231.
《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn
 


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