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- 基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究
- 作者： 崔江 唐军祥 张卓然 龚春英 王莉 来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机 思维进化算法 航空发电机 旋转整流器 故障诊断
- 描述： 航空发电机在现代多电和全电飞机的发展中将发挥越来越重要的作用,其重要部件的可靠性也是未来研究的重点。该文针对目前航空发电机旋转整流器(aerospace generator rotating rectifier,AGRR)的故障分类问题,提出了一种基于思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)的极限学习机快速分类技术。该方法通过MEA算法优化极限学习机的训练参数,以获取优化的识别模型,并将其应用于AGRR的故障分类中,取得了很好的效果。仿真和实验结果表明,经过优化的极限学习机与现有分类方法相比,具有很好的诊断性能和较高的分类速度。因此,该方法适合用于航空发电机旋转整流器的故障快速诊断和定位。
- 一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法
- 作者： 崔江 唐军祥 龚春英 张卓然 来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 航空发电机 旋转整流器 深度学习 灰色关联度分析 自编码机
- 描述： 提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,采集发电机交流励磁机励磁电流信号;其次,借助灰色关联度和深度学习理论对堆栈编码器网络进行训练学习,以确立其较优的网络结构,通过该网络可以自适应地从励磁电流信号中提取故障特征;训练完毕,借助于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器实施故障诊断。对所提方法与快速傅里叶变换方法进行了仿真和物理实验,并对分类性能进行比较。结果表明,所提方法自动化程度高,自适应性能好,所提取的特征用SVM评估可以取得很好的分类效果。