基于CEEMD与改进的ELM旋转整流器故障诊断

朱佩荣; 刘勇智; 刘棕成; 陈俊柏; 聂恺

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基于CEEMD与改进的ELM旋转整流器故障诊断

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针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,提出一种基于互补式集合经验模态分解(CEEMD)与樽海鞘优化的极限学习机(SSA-ELM)故障诊断方法。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭建三级式电机模型,采集励磁电流信号,利用CEEMD将励磁电流信号分解为一系列模态分量,构建故障特征参量,再通过樽海鞘群算法(SSA)优化极限学习机的训练参数ω和b,并对故障进行诊断,最后通过实验平台验证所提方法。结果证明了三级式同步电机有限元模型的有效性,所提方法相校于现有方法,具有更高的故障诊断准确率与分类速度。

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来源
《北京航空航天大学学报》 |2023年第5期|1166-1175|共10页
作者
朱佩荣; 刘勇智; 刘棕成; 陈俊柏; 聂恺;
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作者单位

空军工程大学研究生院;

空军工程大学航空工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电机;
关键词
互补式集合经验模态分解; 极限学习机; 旋转整流器; 故障诊断; 有限元; 樽海鞘群算法;

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