【摘 要】
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在船舶电力推进系统发生故障时,进行快速准确诊断对于船舶航行的安全性至关重要。文章针对电力推进系统中永磁同步电机的常见故障,提出基于线性判别分析(LDA)与遗传算法(GA)
【机 构】
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武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室
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在船舶电力推进系统发生故障时,进行快速准确诊断对于船舶航行的安全性至关重要。文章针对电力推进系统中永磁同步电机的常见故障,提出基于线性判别分析(LDA)与遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)相结合的船舶电力推进系统故障诊断方法。以“烟大轮”作为研究对象搭建故障仿真模型,以此为基础生成故障数据。运用小波包算法结合LDA算法提取故障数据中的特征向量,再利用经过GA优化后的SVM模型对故障特征向量进行分类。分析仿真验证结果,与未优化的SVM模型对比,GA-SVM具有更高的故障诊断准确率。
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