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基于自适应滑窗的开关磁阻电机调速系统故障诊断

论文摘要

针对开关磁阻电机调速系统（SRD）中功率变换器单管短路故障和传感器噪声故障,提出将k-邻近算法（kNN）和极限学习机（ELM）相结合的自适应滑窗故障诊断方法。通过对故障进行分析,采集三相定子电流作为原始数据,将快速傅里叶变换和ReliefF算法用于特征提取与选择,形成kNN算法与ELM算法相结合的多窗口自适应故障诊断机制。通过离线与在线仿真实验,证明了该方法诊断速度快,精度高。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 SRD故障类型
  • 2 故障诊断方法
  •   2.1 快速傅里叶变换
  •   2.2 ReliefF特征选择算法
  •   2.3 k NN算法
  •   2.4 ELM算法
  •   2.5 多分类ELM
  •   2.6 集成ELM
  •     2.6.1 学习过程
  •     2.6.2 分类规则
  • 3 离线仿真验证
  •   3.1 数据获取
  •   3.2 参数调试
  •   3.3 仿真结果分析
  • 4 在线仿真验证
  • 5 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨文浩,苟斌,雷渝,宋潇潇,王军

    关键词: 开关磁阻电机调速系统,功率变换器,传感器,近邻算法,极限学习机

    来源: 微特电机 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 西华大学电气与电子信息学院,四川省电力电子节能技术与装备高校重点实验室

    基金: 教育部春晖计划(Z2017082),西华大学研究生创新基金(ycjj2019104)

    分类号: TM352

    页码: 7-13

    总页数: 7

    文件大小: 3913K

    下载量: 103

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/9e110506be9d825e09ac1e7e.html