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孔德明
学位:工学硕士学位

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学历:南京航空航天大学 所在单位:自动化学院 电子邮箱:

基于DBN的航空发电机旋转整流器故障诊断方法

点击次数: 所属单位:自动化学院 发表刊物:航空计算技术 关键字:无刷同步发电机;旋转整流器;深度置信网络;故障诊断;深度学习; 摘要:研究了一种基于深度置信网络的故障诊断方法,主要应用于针对航空发电机旋转整流器所进行的故障诊断中,对方法进行了仿真及实际实验验证。采集主励磁机励磁电流作为故障诊断所使用的有效信号,对所采集到的励磁电流信号进行快速傅里叶变换以获取其频域信息,将所得到的频域数据分为训练样本和测试样本输入至深度置信网络中进行故障分类,计算诊断正确率并做出分析。实验证明,所提出的方法具有良好的故障分类效果。 是否译文: 发表时间:2018-07-25 合写作者:孟飒飒,崔江,师鸽 通讯作者:孔德明