【摘 要】
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为在少量的传感器以及无先验故障知识的情况下,实现船舶电机定子故障状态的确定以及故障严重程度的划分,提出了对定子电流进行小波包变换提取故障特征,基于粗糙集理论建立可
【机 构】
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大连海事大学自动化与电气工程学院,辽宁,大连,116026大连海事大学轮机工程学院,辽宁,大连,116026;
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金;
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为在少量的传感器以及无先验故障知识的情况下,实现船舶电机定子故障状态的确定以及故障严重程度的划分,提出了对定子电流进行小波包变换提取故障特征,基于粗糙集理论建立可分辨矩阵,并从中提取故障诊断规则的方法.通过对电流特征信号进行小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率变化的故障特征频率;利用子频段重构系数的均方根值变化率作为特征指标,实现故障特征的提取.采用自组织特征映射网络对特征指标进行聚类,由相邻子频段的均方根值变化率组成一组学习样本的方法,减少了子频段之间混叠问题对于聚类结果的影响.实验室条件下进行了电机定子故障的实验,通过对故障数据的应用,验证了该方法的可行性.
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