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1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及人類(lèi)的進(jìn)步,各種大型電氣設(shè)備正呈現(xiàn)出復(fù)雜化、智能化的趨勢(shì)。盡管人類(lèi)依靠自動(dòng)化系統(tǒng)創(chuàng)造了無(wú)窮無(wú)盡的財(cái)富,但是,安全問(wèn)題一直是這些系統(tǒng)不可避免的。一旦大型系統(tǒng)產(chǎn)生了事故,將會(huì)造成嚴(yán)重的人力、財(cái)力損失,甚至?xí)绊憞?guó)家的穩(wěn)定發(fā)展。因此,系統(tǒng)故障診斷一直被列為研究熱點(diǎn)與重點(diǎn)。
本文以ACS600變頻器中的IGBT器件為研究目標(biāo),針對(duì)在軋鋼過(guò)程中的不同狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù),確定故障類(lèi)型為兩種,一種為啟動(dòng)過(guò)電流導(dǎo)致IGBT
2、損壞;另一種為突加負(fù)載過(guò)電流導(dǎo)致IGBT損壞。選擇可行的IGBT故障診斷方法,具體如下:在故障檢測(cè)與特征提取方面,比較了主元分析(PCA,Principal Component Analysis)與核主元分析(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)方法的優(yōu)劣,通過(guò)仿真分析表明了KPCA的優(yōu)勢(shì);在故障識(shí)別方面,分別基于PCA與KPCA特征提取后得到的特征數(shù)據(jù),訓(xùn)練了3個(gè)支持向量機(jī),比較了“一對(duì)一
3、”與有向無(wú)環(huán)圖(DAG,Directed Acyclic Graph)支持向量機(jī)(SVM,Support Vector Machine)兩種多類(lèi)分類(lèi)方法的分類(lèi)正確率,并通過(guò)仿真分析表明了基于KPCA特征數(shù)據(jù)的DAGSVM在分類(lèi)性能上的優(yōu)勢(shì)。
在KPCA與DAGSVM方法的基礎(chǔ)上,著重研究了IGBT故障分類(lèi)器分類(lèi)性能的改進(jìn)方法。鑒于支持向量機(jī)中的核函數(shù)及其參數(shù)在影響分類(lèi)器分類(lèi)性能中舉足輕重的地位,首先在核函數(shù)參數(shù)的優(yōu)化方面,選擇
4、了量子粒子群優(yōu)化策略,并且對(duì)其中的收縮-擴(kuò)張因子在取不同值的情況下,做了大量的優(yōu)化仿真,表明當(dāng)該因子在[1.0,0.5]上線性減少時(shí),算法收斂較快,并且分類(lèi)正確率較高;其次,在核函數(shù)的選擇方面,對(duì)DAGSVM中的3個(gè)支持向量機(jī)分別選擇不同的核函數(shù),通過(guò)仿真研究,選擇一組核函數(shù)使得分類(lèi)正確率最高;最后針對(duì)由兩類(lèi)故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練的支持向量機(jī),對(duì)其采用由多項(xiàng)式核函數(shù)與徑向基核函數(shù)組成的混合核函數(shù)進(jìn)行了仿真研究,結(jié)果表明,采用混合核函數(shù)使得分類(lèi)效果
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