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提出一种基于反向粒子群优化算法感应电机转子故障诊断方法。将转子磁链误差作为粒子群的适应度函数,通过反向粒子群优化算法自适应调整转子磁链电流模型的参数,辨识故障状态下感应电机的转子电阻。仿真结果表明,该方法对电源电压、负载波动具有较强的抗干扰能力,运算效率高,收敛速度快,具有良好的辨识效果。
基于粒子群优化算法电机转子故障诊断研究
【摘 要】
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提出一种基于反向粒子群优化算法感应电机转子故障诊断方法。将转子磁链误差作为粒子群的适应度函数,通过反向粒子群优化算法自适应调整转子磁链电流模型的参数,辨识故障状态
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,福建工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年1期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863）No.2006AA11Z230, 湖南省科技厅支持项目（No.2010JF3058）, 湖南省教育厅科研项目（No.01C0118）
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