一种融合分形与BP网络PCA的海流机故障检测方法

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.

关键词：海流机、故障检测、主元分析、神经网络、分形维数

所属期刊栏目：22

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61673260;上海市自然科学基金16ZR1414300

在线出版日期：2018-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：79-88