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题名基于PCA-SVM模型的多电平逆变系统故障诊断
被引量：17
- 1
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作者
刘远
王天真
汤天浩
李继方
陈嘉琦
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机构
上海海事大学电气自动化系
法国海军学院研究所sig课题组
开封大学机电工程学院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期66-72,共7页
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基金
国家自然科学基金(61203089)
交通部资助项目(2009-329-810-030)
+1 种基金
上海市自然科学基金资助项目(11ZR1415100)
上海市教育委员会重点学科建设项目(J50602)~~
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文摘
多电平逆变系统由许多开关器件组成,具有非线性因素,很难建立数学模型来识别故障。针对多电平逆变系统故障的特点,为了实现级联H-桥多电平逆变系统的故障诊断,提高诊断的精确度和运算速度,提出了一种基于PCA-SVM模型的故障诊断策略。分析了故障信号,采用快速傅里叶变换(FFT)实现对故障信号的预处理,主元分析(PCA)提取起主要作用的特征向量,降低噪声,减少训练和测试时间,通过SVM进行训练和测试。实验结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力、整体的诊断精度高达98%、计算效率高,满足了级联H-桥多电平系统诊断故障要求。
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关键词
级联H-桥
多电平逆变
主元分析
支持矢量机
故障诊断
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Keywords
cascaded H-bridge
multilevel inverter
principal component analysis
support vector machine
fault diagnosis
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分类号
TM464
[电气工程—电器]
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题名基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法
被引量：10
- 2
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作者
王天真
刘远
汤天浩
陈炎
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机构
上海海事大学电气自动化系
法国海军学院研究所sig课题组
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期142-148,共7页
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基金
国家自然科学基金(61203089)
交通部项目(2009-329-810-030)
+1 种基金
教育部博士点基金(20113121110002)
上海市教委科研创新基金(11YZ140)资助项目
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文摘
传统主元分析方法量纲标准化后常常无法进行有效的主元提取。基于相对主元分析故障检测方法,其控制限只与保留的主元个数和置信度有关,因而不能满足时变、非稳定的过程监控要求。针对这些问题,本文提出了基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法,该方法通过引入一个权值将传统构建控制限的方法和动态数据窗口相结合。最后应用到风力发电系统故障检测中,有效地检测出故障,并减少了误报情况。
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关键词
相对主元分析
T2统计量
动态数据窗口
故障检测
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Keywords
RPCA,T2-statistic,dynamic data window,fault detect
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分类号
TM315
[电气工程—电机]
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题名基于动态限的周期非稳定工况的实时故障检测模型
被引量：4
- 3
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作者
王天真
吴昊
刘萍
张健
汤天浩
杨鸣
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机构
上海海事大学电气自动化系
法国海军学院研究所sig课题组
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期95-101,共7页
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基金
国家自然科学基金(61203089
61304186)
+3 种基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2013A2041106)
交通部项目(2013329810350)
教育部博士点基金(20113121110002)
上海市教委创新重点项目(14ZZ141)资助
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文摘
系统非稳定工况下,传统的多元统计方法难以对多变量参数进行有效的故障检测。针对这些问题,本文给出了动态限和同峰谷的概念;并证明了周期非稳定工况下的多变量参数的T2统计量也是周期性的;然后提出了一种基于动态限的周期非稳定工况的实时故障检测模型,并对模型的实时性和可行性进行了分析。最后将该模型应用于系统周期非稳定工况下的实时故障检测。
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关键词
相对主元分析
T2图
非稳定工况
实时故障检测
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Keywords
Relative principal component analysis(RPCA),T2-chart,non-steady condition,real-time fault detection
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于MRVM模型的级联H桥型逆变系统故障诊断方法
被引量：3
- 4
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作者
王天真
祁洁
徐浩
汤天浩
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机构
上海海事大学电气自动化系
法国海军学院研究所sig课题组
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出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期86-92,共7页
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基金
国家自然科学基金(61203089)
863计划(2013AA041106)
+1 种基金
上海市教委创新重点项目(14ZZ141)
教育部博士基金(20113121110002)资助项目
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文摘
为了实现级联H-桥多电平逆变系统的故障诊断,提高诊断准确率和诊断速度,在分析多电平逆变系统的故障特点的基础上,提出了一种基于多分类相关向量机(MRVM)模型的级联H桥逆变系统故障诊断的方法。该方法以逆变系统的输出电压信号作为模型的输入故障信号,通过快速傅立叶变换(FFT)进行信号预处理,以降低噪声,减少训练和测试时间,采用E-step和最大期望估计的方法来进行模型推断。诊断输出为各故障类别的概率,以概率最大的故障类别作为诊断结果。实验结果表明,该方法具有更快的诊断速度和更高的诊断准确率,满足了级联H-桥多电平逆变系统故障诊断的要求。
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关键词
多分类相关向量机(MRVM)
级联H桥
逆变系统
故障诊断
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Keywords
muhiclass relevance vector machine（ MRVM）, cascaded H-bridge, inverter system, fault diagnosis
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分类号
TM464
[电气工程—电器]
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