二维码（扫一下试试看！） | | 基于SDAE-PSOSVM的航空变压整流器故障诊断方法研究 | | Fault Diagnosis Method for Aviation Transformer Rectifier Unit Based on SDAE-PSOSVM | | 投稿时间：2020-10-21 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2020.176 | | 中文关键词:航空变压整流器堆叠降噪自动编码器粒子群优化支持向量机故障诊断 | | English Keywords:aviation transformer rectifier unitstacked denoising auto encoderparticle swarm optimization support vector machinefault diagnosis | | 基金项目:国家自然科学基金资助项目（51377161）；航空科学基金资助项目（20170267002）；中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项资助项目（3122018D005）；天津市高等学校创新团队培养计划资助项目（TD13-5071） | | | 摘要点击次数:343 | | 全文下载次数:251 | | 中文摘要: | | 针对不同故障模式下航空变压整流器二极管故障特征相似程度高导致不易区分的问题，提出一种基于堆叠降噪自动编码器（stacked denoising auto encoder，SDAE）与粒子群优化支持向量机（partical swarm optimization support vector machine，PSOSVM）相结合的故障诊断方法.首先搭建航空变压整流器仿真模型，通过对不同故障模式进行仿真，获取故障数据；然后运用SDAE方法对高维故障信号进行故障特征提取，建立故障特征集；最后采用PSOSVM方法进行故障诊断，并且与常用的故障诊断方法进行对比分析.诊断结果表明SDAE-PSOSVM故障诊断方法准确性达到96%，可以对高维故障数据信号进行特征提取，提高不同故障模式之间的区分度. | | English Summary: | | Due to the high similarity of the fault characteristics of aviation transformer rectifier diodes in different fault modes, it is difficult to distinguish the fault characteristics. To solve the problem, a fault diagnosis method was proposed based on stacked denoising auto encoder (SDAE) combined with particle swarm optimization support vector machine (PSOSVM). Firstly, a simulation model of aviation transformer rectifier was built to get the fault data from simulation of different fault modes. Then the SDAE method was used to extract the fault features from high-dimensional fault signals and establish fault feature sets. Finally, PSOSVM method was used to diagnose fault and to compare the effectiveness with common fault diagnosis methods. The fault diagnosis results show that the accuracy of the SDAE-PSOSVM method can reach up to 96% and functionally extract the features of high-dimensional fault data signals to improve the discrimination between different fault modes. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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