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22 2 Vol. 22 No. 2 第 卷 第 期 电 机 与 控 制 学 报 20 18 2 El e ct r i c Ma ch in e s an d Co nt r ol Feb. 20 18 年 月 BP PCA 一种融合分形与 网络 的海流机故障检测方法 1 1 ,2 1 , , 张米露 王天真 汤天浩 (1. , 201306 ;2 . FRE CNRS 3744 IRDL , ,29240) 上海海事大学电气自动化系 上海 布雷斯特大学 布雷斯特 : , 摘 要 针对直驱式永磁同步海流发电机在非稳定工况下故障检测问题 提出了一种融合分形与 BP PCA 。 , 网络 的故障检测方法 该方法通过计算历史监测数据的分形维数 实现历史数据与待测 。 BP PCA , 数据的轨迹同步和工作模式统一 通过 网络 建立预测模型 去除流速变化对监测数据的 , 。 , 。 影响 判断数据变化趋势 利用统计方法获取残差函数 进行故障检测 为了验证所提方法的有效 , , , 。 性和可靠性 搭建了海流样机实验平台 用于模拟多工况运行环境 并测试多种传统方法 实验结 : , , 果表明 在海流机变转速同时变载荷工况下 该方法对比其它方法能够快速准确的检测到故障 适 用于解决非稳定工况的故障检测问题。 : ; ; ; ; 关键词 海流机 故障检测 主元分析 神经网络 分形维数 DOI :10 . 15938 /j . emc. 20 18. 02 . 0 11 中图分类号:TP 273 文献标志码:A 文章编号:1007- 449X (2018)02- 0079- 10 Fault detection method for marine current turbine using fractal and BP network principal component analysis ZHANG Mi-lu1 , WANG Tian-zhen1,2 , TANG Tian-hao1 (1. Departmen
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