【摘 要】
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本文针对城市轨道列车大功率逆变器中IGBT开路故障问题,提出了一种基于复合特征提取的状态识别方法。以大功率逆变器输出端的三相电流作为切入点,对其信号的时域和频域特征进
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本文针对城市轨道列车大功率逆变器中IGBT开路故障问题,提出了一种基于复合特征提取的状态识别方法。以大功率逆变器输出端的三相电流作为切入点,对其信号的时域和频域特征进行提取,综合两者建立新的复合特征向量组,并运用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)实现故障状态识别。结果表明:相比于传统的小波分析特征提取方法和单一的EEMD分析特征提取方法,该方法训练次数更少,时间更短,对故障的识别比传统方法准确率更高。
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