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基于骨干微粒群算法和支持向量机的电机转子断条故障诊断
被引量:
40
1
作者
史丽萍
王攀攀
+1 位作者
胡泳军
韩丽
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期147-155,共9页
为了准确识别感应电机转子断条故障,本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征...
为了准确识别感应电机转子断条故障,本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征的影响。然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量。采用"一对一"向量机进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化支持向量机模型参数。最后实验结果表明,该方法诊断感应电机转子断条故障能取得良好的效果。
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关键词
感应电机
转子断条
骨干微粒群算法
小波包
支持向量机
故障诊断
下载PDF
职称材料
利用骨干微粒群算法和SVM诊断电机定子故障
被引量:
10
2
作者
王攀攀
史丽萍
+1 位作者
苗长新
韩丽
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期48-54,共7页
为了实现感应电机定子匝间短路故障的准确识别,提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征...
为了实现感应电机定子匝间短路故障的准确识别,提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征提取的影响。然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号的故障特征谐波分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为SVM的输入向量。采用SVM进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化模型参数,避免参数选择的盲目性。实验结果表明,该方法不但可以有效滤除基波分量,突出故障特征,而且能够在小样本情况下准确辨识感应电机定子匝间短路故障。
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关键词
感应电机
定子故障
骨干微粒群算法
小波包
支持向量机
故障诊断
下载PDF
职称材料
利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障
被引量:
9
3
作者
王攀攀
史丽萍
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期91-96,共6页
针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法。该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算...
针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法。该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算出总的负序电流。由于在实际电机中,供电电压不平衡、电机先天不平衡和负载的变化等都会影响负序电流的大小,因此通过等效负序阻抗和支持向量机来消除这些非故障因素的影响,从而得到仅与定子故障相对应的残余负序电流,实现感应电机的定子故障诊断。实际电机实验结果表明,采用所提方法提取的残余负序电流能够更加可靠地诊断感应电机定子故障。
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关键词
感应电机
定子
定子故障
骨干
微粒
群
优化
算法
负序电流
故障检测
支持向量机
下载PDF
职称材料
采用BBPSO优化SVM的电机定子故障诊断
被引量:
1
4
作者
王攀攀
史丽萍
+1 位作者
杨晓冬
张涛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期65-70,共6页
为了准确识别感应电机定子匝间短路故障,该文提出一种基于骨干微粒群算法优化支持向量机的故障诊断方法,并给出了可行的诊断步骤。该方法首先利用小波包频带能量分解技术,将定子电流信号的各频率分量分解到不同频带,形成感应电机运行状...
为了准确识别感应电机定子匝间短路故障,该文提出一种基于骨干微粒群算法优化支持向量机的故障诊断方法,并给出了可行的诊断步骤。该方法首先利用小波包频带能量分解技术,将定子电流信号的各频率分量分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量。采用支持向量机进行分类,并利用无需设置控制参数的骨干微粒群算法和交叉检验优化模型参数,避免了参数选择的盲目性。最后试验结果表明,该方法诊断感应电机定子匝间短路故障能取得良好的效果。
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关键词
感应电机
定子匝间短路
骨干
微粒
群
优化
算法
小波包
支持向量机
故障诊断
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职称材料
题名
基于骨干微粒群算法和支持向量机的电机转子断条故障诊断
被引量:
40
1
作者
史丽萍
王攀攀
胡泳军
韩丽
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期147-155,共9页
基金
教育部科学技术研究重大资助项目(311021)
文摘
为了准确识别感应电机转子断条故障,本文提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机的故障诊断新方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。首先根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征的影响。然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量。采用"一对一"向量机进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化支持向量机模型参数。最后实验结果表明,该方法诊断感应电机转子断条故障能取得良好的效果。
关键词
感应电机
转子断条
骨干微粒群算法
小波包
支持向量机
故障诊断
Keywords
Induction motors, broken rotor bars, bare-bone particle swarm optimization, wavelet packet, support vector machine, fault diagnosis
分类号
TM343 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
利用骨干微粒群算法和SVM诊断电机定子故障
被引量:
10
2
作者
王攀攀
史丽萍
苗长新
韩丽
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期48-54,共7页
基金
教育部科学技术研究重大项目(311021)
文摘
为了实现感应电机定子匝间短路故障的准确识别,提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。根据故障电流信号的特点,提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法,用以消除基波分量对故障特征提取的影响。然后利用小波包频带能量分解技术,将残余电流信号的故障特征谐波分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为SVM的输入向量。采用SVM进行分类,并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化模型参数,避免参数选择的盲目性。实验结果表明,该方法不但可以有效滤除基波分量,突出故障特征,而且能够在小样本情况下准确辨识感应电机定子匝间短路故障。
关键词
感应电机
定子故障
骨干微粒群算法
小波包
支持向量机
故障诊断
Keywords
induction motors
stator fault
bare-bones particle swarm optimization
wavelet packet
sup- port vector machine
fault diagnosis
分类号
TM343 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障
被引量:
9
3
作者
王攀攀
史丽萍
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院.江苏徐州
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期91-96,共6页
基金
教育部科学技术研究重大项目(311021)~~
文摘
针对感应电机电流中转子断条故障特征分量、谐波和噪声影响定子故障诊断结果的问题,提出一种利用骨干微粒群优化(BBPSO)算法提取基波正、负序相量的故障检测方法。该方法利用BBPSO算法提取出三相定子电流的基波幅值和相位,进而直接计算出总的负序电流。由于在实际电机中,供电电压不平衡、电机先天不平衡和负载的变化等都会影响负序电流的大小,因此通过等效负序阻抗和支持向量机来消除这些非故障因素的影响,从而得到仅与定子故障相对应的残余负序电流,实现感应电机的定子故障诊断。实际电机实验结果表明,采用所提方法提取的残余负序电流能够更加可靠地诊断感应电机定子故障。
关键词
感应电机
定子
定子故障
骨干
微粒
群
优化
算法
负序电流
故障检测
支持向量机
Keywords
induction motors
stators
stator fault
bare-bones particle swarm optimization algorithm
negative sequence current
fault detection
support vector machines
分类号
TM343 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
采用BBPSO优化SVM的电机定子故障诊断
被引量:
1
4
作者
王攀攀
史丽萍
杨晓冬
张涛
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期65-70,共6页
基金
教育部科学技术研究重大项目(311021)
文摘
为了准确识别感应电机定子匝间短路故障,该文提出一种基于骨干微粒群算法优化支持向量机的故障诊断方法,并给出了可行的诊断步骤。该方法首先利用小波包频带能量分解技术,将定子电流信号的各频率分量分解到不同频带,形成感应电机运行状态的特征向量,并以此作为支持向量机的输入向量。采用支持向量机进行分类,并利用无需设置控制参数的骨干微粒群算法和交叉检验优化模型参数,避免了参数选择的盲目性。最后试验结果表明,该方法诊断感应电机定子匝间短路故障能取得良好的效果。
关键词
感应电机
定子匝间短路
骨干
微粒
群
优化
算法
小波包
支持向量机
故障诊断
Keywords
induction motor
stator winding inter-turn short circuit
bare-bones particle swarm optimization( BBPSO )
wavelet packet
support vector machine (SVM)
fault diagnosis
分类号
TM343 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于骨干微粒群算法和支持向量机的电机转子断条故障诊断
史丽萍
王攀攀
胡泳军
韩丽
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
40
下载PDF
职称材料
2
利用骨干微粒群算法和SVM诊断电机定子故障
王攀攀
史丽萍
苗长新
韩丽
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
10
下载PDF
职称材料
3
利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障
王攀攀
史丽萍
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
下载PDF
职称材料
4
采用BBPSO优化SVM的电机定子故障诊断
王攀攀
史丽萍
杨晓冬
张涛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
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