[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
| 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： | 本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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