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基于PCA的系统故障监测方法及其三相异步电动机仿真研究 被引量:2

PCA-based Fault Detection and Diagnosis with Application to a 3-Phase Asynchoronous Motors
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摘要 利用主元分析,建立主元模型,可以在保留原有数据信息特征的基础上消除变量关联和部分系统干扰,简化分析复杂度。基于主元模型,结合平方预测误差统计图,可以实现对运行系统的故障监测与诊断分析。通过在一个三相绕组异步电动机上的应用,说明了此方法的有效性。 Principle Component Analysis (PGA) is an effective way not only to eliminate correlation between process variables and reduce the influence of noise and disturbance on system, but also to reserve enough information of original data characteristics needed for modeling. Based on principle component model, detection and diagnosis analysis is carried out on a 3-phase symmetrical induction motors with multivariate statistical technioques.
作者 熊丽 梁军
出处 《机电工程》 CAS 2003年第5期180-182,共3页 Journal of Mechanical & Electrical Engineering
基金 国家"863"计划资助项目(863-511-920-011)
关键词 三相异步电动机 仿真 PCA 系统故障监测方法 主元分析 principle component analysis fault detection and diagnosis asynchronous motor
  • 相关文献

参考文献3

  • 1董爱华,王福忠,高岩.异步电机定子匝间短路故障微机检测[J].煤矿自动化,2000(2):6-7. 被引量:1
  • 2Martin, E. B., A. J. Morris and J. Zhang. Process pedonnatwe monitoring using multivariate statistical process control[J]. IEE Proc. of Control Theory and Application, 1996,143:132 - 144.
  • 3MacGregor, J.F. and T. Kourti. Statistical process control of multivariate process[ J]. Control Engineering Practice, 1995,3:403 - 414.

同被引文献10

引证文献2

二级引证文献13

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