【摘 要】
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针对辅助逆变器结构复杂,易产生故障等问题,本文基于小波包频带能量分解的基本原理和模糊C均值聚类算法,研究了模糊C均值聚类算法在辅助逆变器故障诊断中的应用,并以MATLAB软
【机 构】
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青岛大学自动化工程学院,山东青岛,266071青岛大学自动化工程学院,山东青岛266071;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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针对辅助逆变器结构复杂,易产生故障等问题,本文基于小波包频带能量分解的基本原理和模糊C均值聚类算法,研究了模糊C均值聚类算法在辅助逆变器故障诊断中的应用,并以MATLAB软件为仿真平台实现对故障信号的仿真,在仿真中设置电压频率变化、供电中断、脉冲暂态等几类故障,同时选用基于小波包频带能量分解的方式提取故障特征向量作为故障诊断的标准样本,通过计算待诊断样本与标准样本的贴近度,实现故障模式识别.仿真结果表明,模糊C均值聚类算法可以准确地进行故障分类.该研究为城轨列车辅助逆变系统的故障诊断提供了理论依据.
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