一種基于小波變換的發(fā)電機(jī)缺陷分析方法_第1頁(yè)
一種基于小波變換的發(fā)電機(jī)缺陷分析方法_第2頁(yè)
一種基于小波變換的發(fā)電機(jī)缺陷分析方法_第3頁(yè)
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節(jié)。目前，發(fā)電機(jī)缺陷的檢測(cè)和診斷方法主要包括頻域分析、時(shí)域分析、小波分析等。其中，小波分析是一種新型的信號(hào)分析方法，其具有多分程稱為小波分解（WaveletDecomposition）。小波分解的最終結(jié)果是一小波分解之后，得到了多個(gè)尺度上的子信號(hào)，每個(gè)子信號(hào)含有單獨(dú)的調(diào)頻（能量）成分。接下來(lái)，我們需要提取每個(gè)子信號(hào)在頻域上的特征。在這里，我們采用自適應(yīng)譜估計(jì)方法得到信號(hào)頻譜，并提取特征向量用于建立分類模型。具體的，我們采用移動(dòng)平均周期圖（MvngAveragerodogram）計(jì)算頻譜，通過(guò)計(jì)算每個(gè)頻率下信號(hào)的平均功率來(lái)描述信號(hào)在頻域上的分布。同時(shí)，為了降低計(jì)算復(fù)雜度，我們選擇了Welchtet行估計(jì)。在提取頻譜特征后，我們需要建立分類模型來(lái)對(duì)故障類型進(jìn)行診斷。在這里，我們采用了一種基于支持向量機(jī)（portVerMachne，）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。M是一種二分類模型，可以對(duì)線性和非線性可分問(wèn)題進(jìn)行處理。其基本思想是將特征空間映射到高維空間，使數(shù)據(jù)在高維空間上具有線性可分性，然后從中找到最優(yōu)的分割超平面。2.5MW發(fā)電機(jī)故障分析實(shí)驗(yàn)中。實(shí)驗(yàn)中，我們模擬了5種故障類型并采集了相應(yīng)的電信方法在識(shí)別5

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