【摘 要】
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为了提高异步电机转子机械故障诊断的准确性,引入了一种基于量子粒子群优化BP神经网络（QPSO-BP）的诊断方法。以转子机械故障为研究对象,利用量子粒子群算法（QPSO）来优化BP网络的
【基金项目】
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云南省教育厅科研基金资助项目（2014Y458）
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为了提高异步电机转子机械故障诊断的准确性,引入了一种基于量子粒子群优化BP神经网络（QPSO-BP）的诊断方法。以转子机械故障为研究对象,利用量子粒子群算法（QPSO）来优化BP网络的权、阈值参数,并最终实现了转子机械故障诊断模型的构建。仿真实例表明,基于QPSO-BP的故障诊断方法,能有效识别异步电机的转子机械故障类型,较粒子群优化BP网络算法（PSO-BP）具有更高的诊断准确率。
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