基于支持向量机的发电机匝间转子绕组短路故障诊断

• 作者: 朱志宇 瞿盛 耿璜
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 小波分析 匝间短路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: TP306+.3
• 字数: 3520字
• 语种: 中文

摘要

具有结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对于小样本决策具有较好的学习推广性,并且故障样本的不足在一定程度上制约了基于知识的方法在故障诊断中的运用.针对这一问题,提出了利用支持向量机的方法对匝间转子绕组短路故障诊断方法.该方法利用小波分析对探测线圈测得感应电动势进行处理构造特征向量,然后输入到支持向量机的多故障分类器中进行故障识别.实验数据表明该方法是可行、有效的,并且在小样本的情况下,较BP神经网络有更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱志宇	江苏科技大学电信学院	164	971	15.0	21.0
2	瞿盛	江苏科技大学电信学院	3	7	1.0	2.0
3	耿璜	江苏科技大学电信学院	2	6	1.0	2.0