独立分量分析和流形学习在VSC-HVDC系统故障诊断中的运用(pdf 6页)
所属分类：机械行业
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资料简介：
独立分量分析和流形学习在VSC-HVDC系统故障诊断中的运用内容提要：
提出一种基于独立分量分析( ICA ) 和局部线性嵌入流形学习算法( LLE) 的新型高压直流输
电( VSC-HV DC) 系统故障诊断方法. 由于随机噪声的干扰, 单个传感器测得的系统故障信号无法
直接用于故障检测, 故使用快速ICA 对多通道传感器测得的直流电压和电流信号进行盲源分离处
理以恢复去噪的系统故障源信号; 然后利用LLE 挖掘潜藏于恢复信号中的子流形, 提取故障敏感
特征; 最后将LLE 提取的故障特征量作为支持向量机( SVM) 的输入, 建立系统故障诊断模型. 通
过对系统交流相对相故障、交流相对地故障以及复合故障等仿真信号进行分析, 表明所提出的
ICA-LLE 方法能够有效地提取故障关键特征, 并在3 维空间将故障特征隔离, 从而得到满意的
SVM 故障识别效果, 且SVM 分类精度比只使用LLE 提高了近20%.
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