【摘 要】
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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,
【机 构】
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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
【基金项目】
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教育部春晖计划(Z2017082);西华大学研究生创新基金(ycjj2019104)
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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。
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