基于混沌神经网络的发电机定子绕组匝间短路色卡分流电阻保鲜盒混响器摩配We

本文采用Inoue提出的混沌神经络模型［1］，该混沌神经络由若干个神经元组成，每个神经元由两个彼此耦合的混沌振荡子组成，其相互耦合关系及迭代演化过程为：

这里Di(n)是第i个神经元在时间n时的两个振荡子之间的耦合系数，xi(n)和yi(n)分别是第i个神经元在时间n时第一个振荡子和第二个振荡子的状态变量，耦合振荡子的运动方程由离散一维映象函数表示，分别为f(x)和g(y)。f(x)和g(y)均采用混沌动力学基本的Logistic映射：

当ε=0且a=b时，ui(n)=1表明两个振荡子完全同步。一旦完全同步，即使Di(n)变得很小，神经元始终处于相同状态，所以选择a≠b以避免完全同步。

各神经元彼此间通过耦合系数ωij全互联起来，神经元的状态通过连接媒介对耦合系数Di(n)产生影响。ωij和Di(n)的关系在联想记忆神经元络系统中具有重要作用，其相互关系可表示如下：

2.2确定络连接权值

设需存储的T个模式状态集合为是第p个存储模式的第i个分量，Inoue提出的对称的自联想矩阵定义如下：

当存储模式的空间平均值等于0.5时，自联想矩阵等价于：

但是，实际存储模式的空间平均值并不一定等于0.5。因此，这里介绍一种改进的Hebb算法［2］，将每个存储模式的空间平均值考虑在内，得到下列公式：

3发电机定子绕组匝间短路故障诊断

通常发电机由于长期受到潮湿、绝缘老化1.实验强度和丈量的准确度都是取决于实验进程中的步骤与环节国内新能源汽车市场当前还是以政策补贴为导向、机械振动和机械损伤等原因的影响，其定子绕组内部会发生匝间短路故障。运行经验表明，发电机定子绕组内部故障破坏性很强，需要尽早发现并进行处理。

本文将发电机定子绕组匝间短路故障作为混沌神经络记忆和辨识的样本模式，这里只讨论对中性点发生匝间短路的情况［3］。如图1所示，发电机定子绕组一条支路(A相第一条支路)上有个线圈发生了对中性点的短路故障，相当于图中通过一根导线经过渡电阻rgd把故障点K与中性点O连接起来。设A相第一条支路从故障点K开始到中性点O的匝数占该条支路匝数的百分比为α％且发电机空载运行，表1列出了故障特征量在各种短路匝比下的数值，其中3U0为发电机零序电压的基波分量，Io-o为发电机中性点连线电流。重庆男科医院去哪家
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