无刷同步发电机旋转整流器故障的神经网络识别

针对无刷同步发电机旋转整流器常见故障特点,提出一种基于小波包分解和BP神经网络的旋转整流器故障识别方法。运用小波包分析（WAP）提取故障特征信号,建立故障识别的神经网络模型,采取粒子群-人工蜂群（PSO-ABC）算法优化神经网络的最优初始连接权值和阈值等结构参数。仿真结果表明,该方法具有识别速度快、准确性高等优点。