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变流器故障特征提取与维数约简方法研究
变流器故障特征提取与维数约简方法研究
作者:
梁金平
毛向德
董唯光
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
风电变流器
特征提取
维数约简
经验模态分解
分形盒维数
流形学习
摘要:
针对风电变流器故障信号非平稳、非线性的特性,结合经验模态分解(EMD)对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,提出基于EMD与分形的变流器故障特征提取方法.逆变输出三相电压信号经EMD处理后,将所得的含故障特征的固有模态分量的信息熵作为能量分布特征,分形盒维数作为结构特征,2种特征量结合较之前单一特征量更能精确反映变流器故障状态.但该特征提取法容易引发维数灾难,因此引入有监督增量式正交判别邻域保持嵌入流形学习方法来对故障特征进行维数约简,研究参数k,d的选择问题,加入类标签信息增强局部类内几何关系、最大化类间距离,并根据流形采样密度和曲率对k进行自适应调节.基于关联维数对吸引子不均匀性反应敏感,更能反映吸引子动态结构的特性,利用其对d进行估计,弥补通常情况下参数d难以确定的不足.通过Matlab仿真,验证了所提方法对变流器故障识别的准确性与有效性,且识别率提高明显.
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盒子维数
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基于LMD的PWM整流电路故障特征提取新方法
局域均值分解
加权频带能量
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特征提取
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文献信息
篇名
变流器故障特征提取与维数约简方法研究
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
风电变流器
特征提取
维数约简
经验模态分解
分形盒维数
流形学习
年,卷(期)
2015,(12)
所属期刊栏目
开发研究与工程应用
研究方向
页码范围
280-287
页数
8页
分类号
TP331
字数
7095字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-3428.2015.12.053
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
董唯光
兰州交通大学自动化与电气工程学院
28
110
5.0
8.0
2
毛向德
兰州交通大学自动化与电气工程学院
3
19
3.0
3.0
3
梁金平
兰州交通大学自动化与电气工程学院
5
28
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二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
2017(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(7)
引证文献(4)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
风电变流器
特征提取
维数约简
经验模态分解
分形盒维数
流形学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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