检测与诊断
电枢匝间绝缘参数智能优化测试技术及其应用
赵延明1 , 鄂加强2
1. 湖南科技大学信息与电气工程学院 湘潭 411201 2. 湖南大学机械与汽车工程学院 长沙 410082
Intelligent Optimization Test Model of Armature Turn-To-Turn Insulation Parameter and Its Application
Zhao Yanming1 , E Jiaqiang2
1. Hunan University of Science and Technology Xiangtan 411201 Chin 2. Hunan University Changsha 410082 China
摘要 为减少传统测试方法和测试人员对电枢匝间绝缘参数的测试带来的误差, 提高测试效率和电枢质量, 基于电枢匝间绝缘参数测量原理建立了测量模型, 并采用函数链神经网络与自适应混沌优化算法相结合对电枢匝间绝缘参数测量模型进行了校正。应用结果表明, 该电枢匝间绝缘参数智能优化测量模型相对误差小于1.0%, 具有较高的精度。
关键词 ：
电枢 ,
匝间绝缘参数 ,
函数链神经网络 ,
混沌优化算法
Abstract ：In order to reduce the error brought by traditional test method, a test model of armature turn-to-turn insulation parameter is established based on its measurement mechanism in the paper, and its parameters adjustment by using function link neural network and chaos optimization algorithm are introduced. The application results reveal that the relative error of the intelligent optimization test model is less than 1%, and is of high accuracy.
Key words ：
Armature
turn-to-turn insulation parameter
function link neural network
chaos optimization algorithm
收稿日期: 2007-08-03
出版日期: 2014-02-14
基金资助: 国防预研基金子项目(JLGZ03-2005-041)和湖南省自然科学基金(06JJ50103)资助项目
作者简介 : 赵延明 男, 1973年生, 硕士, 讲师, 主要从事智能仪表及检测、工业控制与自动化、矿山安全监控。鄂加强 男, 1972年生, 博士后, 副教授, 硕士生导师, 从事混沌、分岔与智能预测及控制研究, 智能信息融合处理方法及其应用以及智能检测与智能故障诊断研究。
引用本文:
赵延明, 鄂加强. 电枢匝间绝缘参数智能优化测试技术及其应用[J]. 电工技术学报, 2009, 24(6): 178-183.
Zhao Yanming, E Jiaqiang. Intelligent Optimization Test Model of Armature Turn-To-Turn Insulation Parameter and Its Application. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(6): 178-183.
链接本文:
http://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2009/V24/I6/178
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