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基于1-DISVM的无刷直流电动机故障识别方法
引用本文:刘志东,石山,陈硕勋,张勇,熊攀. 基于1-DISVM的无刷直流电动机故障识别方法[J]. 微电机, 2013, 46(3)
作者姓名:刘志东  石山  陈硕勋  张勇  熊攀
作者单位:1. 空军工程大学,西安,710038
2. 中国人民解放军95034部队,广西田阳,533616
摘    要:提出一种基于改进无监督学习支持向量机(1-DISVM)的无刷直流电动机故障识别方法.通过对无刷直流电动机正常以及驱动电路开关管断路、定子绕组端部断路、Hall传感器断线三种故障状态的仿真模拟,对仿真过程中得到的母线电流采样数据进行FFT频谱分析,作为输入特征向量用于支持向量机分类器的训练和故障识别.将改进无监督学习支持向量机用于无刷直流电动机的故障识别,并与无监督学习支持向量机(1-SVM)的故障识别结果进行比较,结果表明基于改进无监督学习支持向量机的无刷直流电动机故障识别方法具有更高的准确率.

关 键 词:无刷直流电动机  故障识别  无监督学习支持向量机

Fault-recognition Method for BLDCM Based on Improved Unsupervised Learning Support Vector Machines
LIU Zhidong , SHI Shan , CHEN Shuoxun , ZHANG Yong , XIONG Pan. Fault-recognition Method for BLDCM Based on Improved Unsupervised Learning Support Vector Machines[J]. Micromotors, 2013, 46(3)
Authors:LIU Zhidong    SHI Shan    CHEN Shuoxun    ZHANG Yong    XIONG Pan
Abstract:
Keywords:BLDCM  fault-recognition  unsupervised learning support vector machines
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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