一种融合分形与BP网络PCA的海流机故障检测方法

• 作者: 张米露 汤天浩 王天真
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 海流机 故障检测 主元分析 神经网络 分形维数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 79-88
• 页数: 10页
• 分类号: TP273
• 字数: 6304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.emc.2018.02.011

摘要

针对直驱式永磁同步海流发电机在非稳定工况下故障检测问题,提出了一种融合分形与BP网络PCA的故障检测方法.该方法通过计算历史监测数据的分形维数,实现历史数据与待测数据的轨迹同步和工作模式统一.通过BP网络PCA建立预测模型,去除流速变化对监测数据的影响,判断数据变化趋势.利用统计方法获取残差函数,进行故障检测.为了验证所提方法的有效性和可靠性,搭建了海流样机实验平台,用于模拟多工况运行环境,并测试多种传统方法.实验结果表明:在海流机变转速同时变载荷工况下,该方法对比其它方法能够快速准确的检测到故障,适用于解决非稳定工况的故障检测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤天浩	上海海事大学电气自动化系	99	615	14.0	18.0
2	张米露	上海海事大学电气自动化系	5	8	2.0	2.0