【摘 要】
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针对风电变流器故障信号非平稳、非线性的特性,结合经验模态分解（EMD）对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,提出基于EMD与分形的变流器故障特
【基金项目】
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甘肃省科技支撑计划基金资助项目（1204GKCA038）, 甘肃省财政厅基本科研业务费基金资助项目（213063）
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针对风电变流器故障信号非平稳、非线性的特性,结合经验模态分解（EMD）对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,提出基于EMD与分形的变流器故障特征提取方法。逆变输出三相电压信号经EMD处理后,将所得的含故障特征的固有模态分量的信息熵作为能量分布特征,分形盒维数作为结构特征,2种特征量结合较之前单一特征量更能精确反映变流器故障状态。但该特征提取法容易引发维数灾难,因此引入有监督增量式正交判别邻域保持嵌入流形学习方法来对故障特征进行维数约简,研究参数k,d的选择问题,加入类标签信息
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