基于BP神经网络电动机转子故障诊断方法的研究

利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比验证。实验表明只要选择合适的节点数,BP神经网络比概率神经网络对转子故障有较强的学习和辨识能力,收敛较快,性能稳定,预测结果显著。