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针对车辆同步发电机中旋转整流桥发生故障时电源系统处于"带病"工作状态,直接检测相对困难的问题,通过MATLAB/Simulink建立同步发电机中旋转整流桥的仿真模型,分析各种故障状态下对定子绕组电流波形的影响,将定子绕组产生的谐波次数及幅值作为特征向量,采用支持向量机进行模式分类,通过组合网格法选择各模式分类的参数,构成"一对多"的多分类支持向量机.通过与BP神经网络的分类对比,结果表明支持向量机用少量样本就能获得较好的诊断效果. 相似文献
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为了提高模拟电路软故障诊断精度,提出了基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法.通过小波变换的频带能量和AR模型的系数生成故障的初始特征,利用线性判别分析提取特征,降低特征向量的维数,结合mRMR原则与支持向量机构成的组合特征选择方法,对降维后特征进行最优选择,输入到训练好的支持向量机多分类器中进行分类,从而降低特征的冗余,提高故障诊断的精度.以某车辆电压调节电路为例进行仿真分析,实验结果表明,该方法有很好的诊断能力. 相似文献
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装甲车辆电源系统智能故障诊断方法研究 总被引:5,自引:2,他引:3
针对电源系统建模复杂的问题,通过Matlab/simulink建立装甲车辆电源系统仿真模型,应用小波包能量法提取电源系统在各种状态下电压及电流信号的能量特征向量,并将其作为故障分类器的输入向量;结合SOM神经网络无监督聚类和BP网络有监督学习的能力,构建两层的故障分类器对各种故障状态进行识别和诊断;以车辆电源系统中整流桥故障为例进行仿真分析,结果表明该方法具有快速准确的故障诊断能力。 相似文献
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通过分析车辆电源系统的信号特征,提出了基于小波包与隐马尔可夫相结合的故障诊断方法。利用小波包分解提取电源系统各种状态下的信号特征,基于模拟退火思想改进K均值算法选取HMM初值,用特征向量训练连续HMM,再用训练好的HMM进行电源系统的状态监测与故障诊断,实验结果表明用少量样本就能取得很好的诊断效果。 相似文献