基于自适应神经模糊Petri网的电机故障诊断

为了提高电机的维护效率,实现电机实时故障诊断功能,基于传统Petri网理论、模糊理论和神经网络算法,提出了一种具有自适应性的神经模糊Petri网故障诊断方法。首先,利用高斯函数代替变迁可信度,解决故障传递不确定性的问题,结合BP神经网络对参数进行适应性训练。然后,根据Petri理论,引入竞争算子对矩阵推理方式进行改进,结合Sigmoid函数,提高了算法的计算效率。最后,以三相异步电动机为例,根据三相异步电动机的故障运行机理和故障特性,建立系统模型并进行故障诊断。仿真结果表明,该算法能准确地诊断出三相异步电动机的故障,具有较好的准确性和适应性。