基于特征融合的提升机逆变器故障诊断
吴传龙1
陈伟1
刘晓文2
史新国3
刘柯3
任晓红4
1.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州 221008;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州 221008;中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室,江苏徐州 2210082.中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏徐州 221008;中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室,江苏徐州 2210083.淄博矿业集团有限责任公司信息中心,山东淄博 2550004.中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州 221008
摘要：矿井提升机逆变器故障诊断的难点在于提取表征故障的特征,目前主要利用信号处理方法得到故障统计特征,或通过神经网络提取故障深度特征.提升机逆变器在实际工作环境中,受背景噪声和负载变化等因素影响,运用单一的特征提取方法难以获得能有效表征故障的特征,导致提升机逆变器故障诊断准确率低.针对上述问题,提出了一种基于统计特征与深度特征融合的提升机逆变器故障诊断方法.首先,利用希尔伯特 黄变换(HHT)对逆变器输出电流信号进行优化集合经验模态分解(MEEMD),提取故障统计特征,同时利用压缩激励密集连接卷积网络(SE-DenseNet)提取输出电流信号的深度特征;然后,利用局部线性判别分析(LFDA)对2种特征的组合进行融合降维处理,得到统计特征和深度特征的低维融合特征;最后,将低维融合特征输入极限学习机,实现逆变器故障分类.针对提升机逆变器中单个IGBT开路故障进行实验,结果表明,该方法得到的低维融合特征比单一特征的故障表征能力更强,有效提高了故障识别准确率.
关键词：矿井提升机逆变器开路故障诊断特征融合特征降维希尔伯特-黄变换优化集合经验模态分解压缩激励密集连接卷积网络
分类号：TD633/534(矿山电工)
资助基金：国家重点研发计划(2017YFC0804400)国家重点研发计划(2017YFC0804401)淄矿集团智慧矿山关键技术研发开放基金资助项目(2019LH08)
论文发表日期：2021-05-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 46-51 )
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