[发明专利]一种深度特征和统计特征融合的逆变器故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 202110537216.1 申请日: 2021-05-18
公开(公告)号: CN113159226B 公开(公告)日: 2021-11-16
发明(设计)人: 俞啸;丁恩杰;夏冰;任晓红;陈伟;吴传龙 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/54;G01R31/327
代理公司: 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 代理人: 张雪
地址: 221116 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种深度特征和统计特征融合的逆变器故障诊断方法,首先采用SE‑DenseNet方法提取逆变器三相输出电流信号的深度特征,并利用希尔伯特黄变换HHT方法提取电流信号样本的统计特征,将深度特征和统计特征进行组合;其次,利用局部Fisher判别分析算法LFDA对组合的高维特征进行降维,得到能够表达逆变器故障特征的低维特征,实现深度特征与统计特征的融合;最后,采用极限学习机ELM分类器,以低维特征为输入实现三电平逆变器故障状态识别。相比于传统的诊断方法,本发明所提出的诊断方法故障识别准确率更高,在不同工况下的故障诊断能够取得理想的性能,对实际工业场景具有更强的适应能力和泛化能力。
搜索关键词: 一种 深度 特征 统计 融合 逆变器 故障诊断 方法
【主权项】:
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