核主成分分析和粒子群优化算法在牵引电机故障诊断中的应用研究

摘要：

提出了一种采用核主成分分析和粒子群优化支持向量机的电力机车笼型异步牵引电机故障诊断方法.先利用核主成分分析对故障数据进行特征提取,以获得的故障特征子集作为支持向量机故障分类器的训练样本,然后设计和构建了支持向量机多故障诊断系统,其中,支持向量机的参数通过粒子群优化算法进行了优化,最后实现对笼型异步牵引电机的故障诊断.该方法既发挥了核主成分分析的特征提取能力,又充分利用了支持向量机良好的分类性能和泛化推广能力以及因其算法简单而满足的在线故障诊断的实时性要求.实验结果分析表明,该方法能够有效地应用于电力机车笼型异步牵引电机的故障诊断.

关键词：故障诊断、笼型异步牵引电机、核主成分分析、粒子群优化、支持向量机

所属期刊栏目：32

分类号：TM922.71

资助基金：甘肃省自然科学基金项目0803RJ2A021

在线出版日期：2011-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5