主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

论文摘要

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。

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类型: 期刊论文

作者: 钟书辉,段丽华,王炜,邓友成

关键词: 无刷直流电机,故障诊断,特征提取,主成分分析,支持向量机

来源: 航空科学技术 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 中国空空导弹研究院,中国运载火箭技术研究院

基金: 航空科学基金(2016ZD12028)~~

分类号: TM33

DOI: 10.19452/j.issn1007-5453.2019.02.009

页码: 47-52

总页数: 6

文件大小: 2067K

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标签：无刷直流电机论文;  故障诊断论文;  特征提取论文;  主成分分析论文;  支持向量机论文;