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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种电励磁双凸极电机绕组匝间短路故障诊断方法和系统，方法包括以下步骤：获取电励磁双凸极电机的电流信号和振动信号；将电流信号划分为电流测试集和电流训练集，将振动信号划分为振动测试集和振动训练集；通过训练集对多分类支持向量机和卷积神经网络进行训练；将电流测试集输入至训练后的多分类支持向量机得到第一输出标签和后验概率，将振动测试集输入至训练后的卷积神经网络得到第二输出标签和分类概率；最后利用D‑S证据理论算法得到诊断结果。与现有技术相比，本发明可以更有效地识别电励磁双凸极电机的不同短路故障，降低了误判率，解决了单一信号源诊断方法精度较低的问题，具有良好的可靠性和互补性。
主权项：1.一种电励磁双凸极电机绕组匝间短路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取电励磁双凸极电机的电流信号和振动信号；S2、将电流信号划分为电流测试集和电流训练集，将振动信号划分为振动测试集和振动训练集；S3、通过电流训练集对多分类支持向量机进行训练，通过振动训练集对卷积神经网络进行训练；S4、将电流测试集输入至训练后的多分类支持向量机得到第一输出标签和后验概率，将振动测试集输入至训练后的卷积神经网络得到第二输出标签和分类概率；S5、将第一输出标签和后验概率，以及第二输出标签和分类概率利用D-S证据理论算法得到诊断结果；所述卷积神经网络的训练过程中通过dropout参数进行寻优改进，具体如下：A1、初始化卷积神经网络模型；A2、将振动训练集输入卷积神经网络模型网络进行正向传播计算，经过多层卷积后求取传播误差；A3、利用反向传播计算将传播误差传播到各个卷积核中，改变各个卷积核的权值，进行卷积神经网络模型的权重优化；A4、重复执行步骤A2和步骤A3，直至损失函数收敛，得到最小损失函数；A5、减小卷积神经网络中dropout参数的数值，当前的dropout参数为第k次，减小后的dropout参数记为第k+n次，k和n均为正整数；A6、重复步骤A2至A5，直至第k+1次、k+2次和第k+3次的模型训练准确率均小于第k次的模型训练准确率，输出第k次的训练模型为训练后的卷积神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 电励磁双凸极电机绕组匝间短路故障诊断方法和系统
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