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基于LMD和PNN神经网络的列车辅助逆变器故障检测  
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【英文篇名】 Fault Detection for Train Auxiliary Inverter Based on LMD and PNN
【下载频次】 ★★☆
【作者】 宫志骁; 高军伟; 张晴; 张彬; 董宏辉;
【英文作者】 GONG Zhixiao; GAO Junwei; ZHANG Qing; ZHANG Bin; DONG Honghui; College of Automation and Electrical Engineering; Qingdao University; State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety; Beijing Jiaotong University;
【作者单位】 青岛大学自动化与电气工程学院; 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室;
【文献出处】 青岛大学学报(工程技术版) , Journal of Qingdao University(Engineering & Technology Edition), 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 LMD; 概率神经网络; 故障诊断; 辅助逆变器; 信号分解;
【英文关键词】 LMD; probabilistic neural network; fault diagnosis; auxiliary inverter; signal decomposition;
【摘要】 针对列车辅助逆变器故障信号非平稳的特性,本文提出了一种基于局部均值分解方法和概率神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法。通过对采集到的列车故障信号进行局部均值分解,将非平稳信号分解成多个乘积函数(product function,PF)分量,并利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)模型,将故障信号进行检测和分类,最后采用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,局部均值分解方法对非平稳信号的处理效果良好,特征向量输入到概率神经网络进行训练分析,PNN神经网络故障诊断正确率较高,30组测试样本输出结果对于逆变器故障检测结果均是正确的。该研究可以准确识别列车辅助逆变器的不同故障类型,能够满足对列车辅助逆变器的故障检测要求。
【英文摘要】 Focusing on the non-stationary characteristics of the fault signal of train auxiliary inverter,this paper proposes a method which based on local mean decomposition(LMD)and probabilistic neural network(PNN)to analyze original non-stationary signal.The non-stationary signal can be decomposed into multiple product function(PF)components by local mean decomposition(LMD)of the collected train fault signals.Theprobabilistic neural network(PNN)model is used to detect and classify fault signals.According to the sim...
【基金】 山东省自然科学基金资助项目(ZR2015FM015); 轨道交通控制与安全国家重点实验室开放课题(RCS2015K007)
【更新日期】 2017-09-26
【分类号】 TP183;U279.323
【正文快照】 2.北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044)列车辅助逆变器是列车的重要电能转换装置[1],也是列车供电系统的核心部件之一[2]。列车辅助逆变器的工作性能对列车运行的各项指标,尤其是安全性方面有着直接的影响,因此,能够有效和快速地诊断出辅助逆变器所发生?

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