基于小波神经网络的无刷同步发电机旋转整流器故障诊断研究

• 作者: 刘念 岳良顺 梁杉
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 旋转整流器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TM311
• 字数: 2057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2008.03.015

摘要

无刷励磁系统中旋转整流器因工作环境恶劣,发生故障时故障信息难以提取,因而故障诊断一直是一个难点,成为制约该励磁方式发展的障碍之一.针对大型无刷汽轮发电机故障诊断需要,提出应用小波神经网络对旋转整流器故障进行诊断,通过对旋转整流器的故障信号的频谱分析,提取故障信息频域特征量作为学习样本,通过训练使构建的小波神经网络能够准确反映频谱特征量和故障之间的映射关系,从而准确对故障进行诊断.提出了比较精确的数学模型,提高了旋转整流器故障的诊断能力和诊断的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘念	四川大学测试与控制工程学院	154	1466	22.0	32.0
2	岳良顺	四川大学测试与控制工程学院	5	36	3.0	5.0
3	梁杉	四川大学电气工程学院	4	23	2.0	4.0