改进神经网络的传感器故障诊断与容错处理

作者：温嘉斌; 赵红阳^*; 刘子宁; 包汉

来源：传感器与微系统, 2019, 38(10): 132-138.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)10-0132-03

• 霍尔传感器
• 神经网络
• 无刷直流电机
• 故障诊断
• 容错
• 反电势

为提高神经网络对霍尔传感器发生故障诊断率,设计了一种改进神经网络模型,该模型由反向传播(BP)神经网络并行组成,利用算法对各BP神经网络输出进行加权整合,进而得到误差更小的输出结果,并将改进神经网络模型应用于无刷直流电机霍尔传感器故障诊断系统中,利用无位置传感器系统实现霍尔传感器故障容错处理。仿真结果表明:改进神经网络故障诊断准确率达到96%,高于传统BP神经网络,且容错控制系统能够显著降低霍尔传感器故障对电机转速的影响,使电机能够在霍尔传感器故障时正常稳定运行。

• 出版日期2019
• 单位电子工程学院; 哈尔滨理工大学