湖南教育厅科学研究项目(11C0725)
- 作品数：3 被引量：45H指数：3
- 相关作者：阳同光桂卫华蒋新华付强更多>>
- 相关机构：中南大学湖南城市学院更多>>
- 发文基金：湖南教育厅科学研究项目国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究被引量：17
- 2013年
- 针对牵引电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种基于混合蛙跳算法脊波神经网络观测器牵引电机故障诊断方法。该方法利用观测器生成残差,并通过对残差的分析实现故障检测与分离。首先将牵引电机模型分为线性函数部分和非线性函数部分,并利用脊波神经网络逼近这个非线性函数,然后在此基础上建立自适应观测器,并通过最优算法求出观测器反馈增益矩阵。为提高神经网络的收敛速度和逼近精度,利用混合蛙跳优化算法对神经网络参数进行优化。通过实验对混合蛙跳算法脊波神经网络观测器、RBF神经网络观测器以及BP神经网络观测器进行比较,结果表明,该方法的收敛速度较BP神经网络观测器提高了80.3%,故障诊断准确率提高41.5%。
- 阳同光蒋新华付强
- 关键词：混合蛙跳算法神经网络观测器牵引电机
- 基于KPCA与RVM感应电机故障诊断研究被引量：23
- 2016年
- 针对感应电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种将核主成分分析(KPCA)和相关向量机(RVM)相结合的感应电机故障诊断方法。首先,对感应电机定子电流进行小波分解,并采用核主元分析方法有效去除信息的冗余,得到能反映感应电机运行状态的特征向量。然后,利用相关向量机对故障特征向量进行故障分类,识别感应电机的运行状态。通过对不同运行状态下感应电机进行识别分析,验证了此方法的可行性和实用性,并和其他3种方法比较,结果表明基于KPCARVM方法的故障诊断方法有较好的分类效果和泛化能力,是一种有效的感应电机故障诊断方法。
- 阳同光桂卫华
- 关键词：核主成分分析相关向量机感应电机故障诊断
- 利用改进的二阶广义积分器锁相环诊断感应电机转子断条故障被引量：5
- 2015年
- 当进行感应电机转子断条故障诊断时,定子电流中(1±2S)f0故障特征频率容易被基波频率淹没,采用故障特征频率进行转子故障诊断难以达到满意效果。为解决故障特征频率被淹没的问题,提出一种基于改进二阶广义积分器锁相环技术的基波消去故障诊断方法。首先构建以改进二阶广义积分器为核心的单相锁相环,自适应捕捉定子电流基波频率和幅值,然后重构定子电流基波成份,并分离出故障特征电流,最后对故障特征电流进行频谱分析,凸显故障特征频率。该方法能在电网电压频率波动情况下自适应捕捉定子电流基波成份,具有较好的抗干扰能力;而且不需要采集电压信号,节约硬件开销。实验结果表明:该方法能对转子故障进行有效诊断。
- 阳同光桂卫华
- 关键词：转子断条感应电机故障诊断
