發(fā)布時(shí)間：2017-10-04 06:33

  本文關(guān)鍵詞：基于ELM的航空發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 航空發(fā)電機(jī) 旋轉(zhuǎn)整流器 故障診斷 極限學(xué)習(xí)機(jī) 思維進(jìn)化算法 教與學(xué)算法

【摘要】：隨著多電飛機(jī)和全電飛機(jī)概念的提出和逐步實(shí)現(xiàn),航空電源系統(tǒng)變得日益重要,其可靠性、維護(hù)性及可測試性也成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題。航空發(fā)電機(jī)是航空主電源,作為航空電源系統(tǒng)的核心部件,其能否正常工作直接影響著飛機(jī)的供電能力,進(jìn)而影響著飛機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)整流器是航空發(fā)電機(jī)的關(guān)鍵部件,開展航空發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷方法研究,對(duì)于提高航空發(fā)電機(jī)運(yùn)行可靠性,保證飛機(jī)安全運(yùn)行具有重要意義。本文主要研究基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)的航空發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷方法,具體研究內(nèi)容如下:(1)通過Matlab/Simulink仿真軟件建立航空發(fā)電機(jī)的整體模型,對(duì)旋轉(zhuǎn)整流器各種故障模式下的相關(guān)信號(hào)進(jìn)行仿真分析,為后續(xù)的故障診斷奠定基礎(chǔ)。(2)研究了極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的基本原理,并針對(duì)該算法的某些局限性,研究了兩種改進(jìn)方法,分別基于思維進(jìn)化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)和教與學(xué)優(yōu)化算法(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)。利用極限學(xué)習(xí)機(jī)和兩種改進(jìn)方法對(duì)航空發(fā)電機(jī)的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行故障模式分類并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。(3)搭建了發(fā)電機(jī)故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)行了相關(guān)的故障實(shí)驗(yàn)研究。分別在發(fā)電機(jī)空載和帶阻性負(fù)載情況下,設(shè)置旋轉(zhuǎn)整流器故障,采用多種故障診斷方法對(duì)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,并對(duì)各種方法的性能進(jìn)行對(duì)比、分析和總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】：航空發(fā)電機(jī) 旋轉(zhuǎn)整流器 故障診斷 極限學(xué)習(xí)機(jī) 思維進(jìn)化算法 教與學(xué)算法
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V267
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 航空電源系統(tǒng)簡介13-14
• 1.3 航空發(fā)電機(jī)健康管理技術(shù)現(xiàn)狀14-18
• 1.3.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.2 旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷技術(shù)分析16-18
• 1.4 論文研究內(nèi)容與章節(jié)安排18-19
• 第二章 航空三級(jí)式同步交流發(fā)電機(jī)的系統(tǒng)建模與仿真分析19-39
• 2.1 三級(jí)式同步交流發(fā)電機(jī)的原理19-20
• 2.2 三級(jí)式同步交流發(fā)電機(jī)的建模20-30
• 2.2.1 坐標(biāo)變換簡述21-23
• 2.2.2 電勵(lì)磁同步發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型及建模23-26
• 2.2.3 永磁同步發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型及建模26-27
• 2.2.4 旋轉(zhuǎn)整流器模塊27-28
• 2.2.5 發(fā)電機(jī)控制模塊28-29
• 2.2.6 三級(jí)式發(fā)電機(jī)整體模型29-30
• 2.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析30-38
• 2.3.1 基本仿真結(jié)果分析31-33
• 2.3.2 故障模式設(shè)置33-34
• 2.3.3 數(shù)據(jù)波形分析34-38
• 2.4 本章小結(jié)38-39
• 第三章 旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷方法研究39-49
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡述39
• 3.2 支持向量機(jī)簡述39-41
• 3.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)簡述41-42
• 3.4 改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)方法42-48
• 3.4.1 思維進(jìn)化算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)方法43-45
• 3.4.2 教與學(xué)算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)方法45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-55
• 4.1 故障特征提取49
• 4.2 故障診斷方法性能分析（以Ud為例）49-53
• 4.2.1 激活函數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)ELM性能的影響49-51
• 4.2.2 穩(wěn)定性分析51-53
• 4.3 故障診斷結(jié)果與分析53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建及試驗(yàn)55-69
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)組成55-57
• 5.2 檢測單元設(shè)計(jì)57-60
• 5.2.1 電壓檢測單元57-60
• 5.2.2 電流檢測單元60
• 5.3 電機(jī)運(yùn)行特性試驗(yàn)60-63
• 5.3.1 空載特性試驗(yàn)61-62
• 5.3.2 外特性試驗(yàn)62-63
• 5.4 旋轉(zhuǎn)整流器故障診斷63-68
• 5.4.1 故障設(shè)置63-64
• 5.4.2 信號(hào)采集及波形分析64-65
• 5.4.3 故障特征提取65-66
• 5.4.4 算法驗(yàn)證及結(jié)果分析66-68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 本文工作總結(jié)69
• 6.2 后續(xù)工作展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-78
• 致謝78-79
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：969176