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。

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。

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动

航空燃料电池用馈流式半桥DC/DC变换器预测优化控制研究

作者： 赵冬冬   李海言   夏磊   方淳   马睿   皇甫宜耿   赵犇   来源： 中国电机工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型预测控制   扩张卡尔曼观测器   馈流式半桥DC/DC变换器   燃料电池飞机  

描述： 氢燃料电池动力飞机具有红外特征弱和运行噪音小的优点，且可实现长航时远距离飞行，在军事应用领域具有重要意义。为提高燃料电池寿命、解决燃料电池与母线电压不匹配的问题，该文采用馈流式半桥DC/DC变换器作为燃料电池和负载间的功率变换装置。为弥补燃料电池动态响应慢的缺点，设计模型预测控制内环控制器、前馈控制外环控制器。空压机作为燃料电池系统最大的功率消耗部分，其功率变化随母线负载扰动叠加。为解决复杂的负载扰动及燃料电池和变换器模型不精确引起的系统模型失配等问题，设计扩张卡尔曼观测器以实时估计等效负载，同时校正预测模型，提高抗扰能力。最后，通过一个250W的实验样机，对所提出的控制器性能进行验证。

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动

基于励磁机定子直轴电流定点采样的航空多级式起动/发电机低速段转子位置估算方法

作者： 张小科   焦宁飞   毛帅   刘卫国   高昕   樊昱琨   来源： 中国电机工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空多级式起动/发电机   定点采样   两相励磁机   转子位置估算  

描述： 航空多级式起动/发电机起动时，需要准确的主电机转子位置，而位置传感器受体积、重量等制约，需要开展转子位置估算研究。本文基于多级式电机结构特征，通过分析转子位置在主励磁机定子电流中的表征，提出一种“基于两相励磁机定子直轴电流定点采样”的低速段转子位置估算方法。该方法在起动时分三步实施：首先，实时采集主励磁机定子两相电流，并变换到定子磁场同步旋转dq坐标系；其次，对直轴电流定点采样，提取包含转子位置信息的正余弦信号，通过锁相环获得主励磁机转子位置增量；最后，结合主电机与主励磁机同轴安装特征及主电机初始位置，获取主电机实时转子位置并实现低速段无位置传感器起动。该方法无需高频信号注入和滤波器，且不依赖主电机凸极性，锁相环鲁棒性强。实验验证了所提方法的有效性及较高的估算精度。