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摘要:
基于逆变器开路故障输出电流波形的差异,提出将形态学广义分形维数运用于逆变器故障检测中.将逆变器三相输出电流按a,b,c三相依次取六个不同参数下的形态学广义分形维数作为ELM神经网络的输入,以故障类型作为神经网络的输出.仿真结果显示该方法的故障区分率高达97.62%.基于三相输出电流的形态广义分形维数能够准确的识别出逆变器在各种故障状态下的电流信号,为逆变器开路故障诊断提供了一种简单准确的新方法.
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文献信息
篇名 基于数学形态学广义分形维数逆变器故障诊断
来源期刊 华东交通大学学报 学科 工学
关键词 逆变器 故障诊断 数学形态学 广义分形维数
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 学科基础与前沿
研究方向 页码范围 110-117
页数 8页 分类号 TM464
字数 3313字 语种 中文
DOI
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 宋平岗 华东交通大学电气学院 153 1539 19.0 33.0
2 罗剑 华东交通大学电气学院 8 17 2.0 3.0
3 章伟 华东交通大学电气学院 7 18 3.0 4.0
4 林家通 华东交通大学电气学院 11 49 4.0 7.0
5 游小辉 华东交通大学电气学院 5 17 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
逆变器
故障诊断
数学形态学
广义分形维数
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
华东交通大学学报
双月刊
1005-0523
36-1035/U
大16开
中国南昌
1984
chi
出版文献量(篇)
3963
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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