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采用RWNN的电机定子绕组匝间故障诊断方法 被引量:2
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作者 王旭红 何怡刚 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1607-1611,共5页
针对电机定子绕组匝间短路故障,提出了基于递归小波神经网络(RWNN)的故障在线诊断方法。该方法采用两个RWNN监测匝间故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定故障匝数。针对RWNN的训练,研究了Levenberg-Marquardt(LM)学习算法,以... 针对电机定子绕组匝间短路故障,提出了基于递归小波神经网络(RWNN)的故障在线诊断方法。该方法采用两个RWNN监测匝间故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定故障匝数。针对RWNN的训练,研究了Levenberg-Marquardt(LM)学习算法,以减少训练中的计算量,确保网络模型的快速收敛。根据此方法,设计了试验系统,试验结果表明,基于RWNN的诊断模型可精确确定短路故障匝数,与前馈神经网络(FFNN)相比,能更有效地监测匝间短路故障的缓慢变化情况。 展开更多
关键词 异步电动机 定子绕组 匝间短路 故障诊断 RWNN lm学习算法
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模糊线性判别函数与权重初始化超球面 被引量:1
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作者 冯天瑾 刘洪波 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期481-488,共8页
将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上 ,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念 ,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法... 将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上 ,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念 ,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法。以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能 ,且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关。 展开更多
关键词 多层感知机 模糊线性判别函数 非线性激励函数 lm学习算法 权重初始化 神经网络
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