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基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断
  • ISSN号:1000-128X
  • 期刊名称:《机车电传动》
  • 时间:0
  • 分类:U264.37[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程] U269.322[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075
  • 相关基金:基金项目:国家863计划项目《列车安全状态监测及故障预警技术研究》(2006AA11Z230);国家自然科学基金项目《基于列车通信网络的高速列车故障诊断系统研究》(60674003)
中文摘要:

针对电力机车主变流器的故障,提出基于小波分析和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障诊断。MATLAB仿真结果表明,该方法能够准确地对故障进行诊断。

英文摘要:

Focusing on faults of electric locomotive main converter, this paper proposes the fault-diagnosis method based on wavelet analysis and support vector. Firstly, the feature signals are decomposed and recomposed using wavelet packets. Afterwards, the signal energy values extracted from each frequency band are constructed as feature vectors. Finally, feature vectors are input into the support vector machine for fault diagnosis. The result of MATLAB simulation shows that this method can accurately diagnose the faults.

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期刊信息
  • 《机车电传动》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国中车集团公司
  • 主办单位:中车株洲电力机车研究所有限公司
  • 主编:丁荣军
  • 地址:湖南省株洲市时代路169号株洲电力机车研究所<机车电传动>编辑部
  • 邮编:412001
  • 邮箱:edl@teg.cn
  • 电话:0733-8498221 8498141
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-128X
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1125/U
  • 邮发代号:42-17
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊获奖期刊,全国一等奖科技期刊,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4978