【摘 要】
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研究了一种基于互补式集合经验模态分解（CEEMD）与樽海鞘优化的极限学习机（SSA-ELM）的故障诊断方法，将其运用到航空三级式无刷同步发电机旋转整流器二极管故障诊断中。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭建三级式电机模型，采集励磁电流信号，利用CEEMD将励磁电流信号分解为一系列模态分量，构建故障特征参量，再通过SSA算法优化极限学习机的训练参数w和b，并对故障进行诊断，最后通过实
【基金项目】
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西安市青年人才托举计划项目（095920201309）；
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研究了一种基于互补式集合经验模态分解（CEEMD）与樽海鞘优化的极限学习机（SSA-ELM）的故障诊断方法，将其运用到航空三级式无刷同步发电机旋转整流器二极管故障诊断中。在有限元软件Maxwell与Simplorer中搭建三级式电机模型，采集励磁电流信号，利用CEEMD将励磁电流信号分解为一系列模态分量，构建故障特征参量，再通过SSA算法优化极限学习机的训练参数w和b，并对故障进行诊断，最后通过实验平台验证。结果展现了三级式同步电机有限元模型的有效性，基于CEEMD与SSA-ELM的旋转整流器二极管故障诊断方法相对于现有方法，具有更高的故障诊断准确率与分类速度。
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