基于学习网络的航空发电机旋转整流器特征提取技术研究

发布时间：2021-02-23 07:37

　　随着多电（全电）飞机发展,飞机电气系统对电力的需求日益增加,无刷交流发电机作为飞机电源系统的主要供电设备,其地位日益凸显。近年来,因航空发电机故障引起的航空事故时有发生。旋转整流器是航空发电机的关键零部件,且是最容易产生故障的部件之一。因此,对航空发电机旋转整流器故障特征提取及诊断技术研究,保证飞机电气系统的稳定运行,具有重要的深远意义和应用价值。本文主要对比研究了深度学习和宽度学习两种不同的网络在旋转整流器故障特征提取及诊断应用,并将深度置信网络移植到数字信号处理器中实现了在线式的故障诊断。具体研究内容如下:（1）首先,对基于常规的故障特征提取方法进行了理论研究,针对目前基于深度学习的故障特征提取方法需要大量数据,训练过程需要消耗大量硬件资源和时间等问题,提出了一种基于粒子群优化深度置信网络的旋转整流器故障特征提取方法,该方法可以自适应的提取故障特征进行分类;并设计了相应的数字信号处理器诊断系统,实现了该方法的在线故障诊断;（2）其次针对目前深度学习的网络结构的复杂性和训练消耗大量时间的问题,研究了基于宽度学习的特征提取方法;并针对宽度学习的特点,提出了基于网格搜索法改进的宽度学习法... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

航空三级式发电机系统仿真模型

在表 2.5~2.8 中，从所需时间上来看，输入层节点数目的变化均会对训练时间及测试影响。总体上来说，输入节点数目越少所需要的训练及测试时间也越少，但考虑到网对故障诊断的结果产生影响，且实验中发现隐含层节点数过少时诊断正确率会明显下输入层节点数为 50 时，诊断正确率仅有 70%左右，因此在对 PSO-DBN 网络输入参数时应注意其网络结构的合理性。可以看出当输入节点数大于 60 的时候，能够得到理想的诊断结果，同时也验证了前文中提到的，旋转整流器的故障特征反映在励磁电流频谱的前 6 次谐波中。3 实际实验验证.1 实验平台简介经过仿真实验验证了提出方法的可行性和有效性，现将提出的方法应用于实际实验。受限，实际的实验对象是一台民用三级式无刷同步交流发电机，其结构和航空三级式致。实际实验平台主要由变频器、电动机、发电机、传感器、阻性负载与数据采集系统（采集卡、示波器等设备）等部分组成。实际实验平台的实物如图 2.11 所示。

采集电路电源DSP仿真器上位机图 2.15 DSP 诊断系统硬件组成SP 芯片包括以下资源：据采集系统（DAS）AD7606，此系统拥有 16 位精度，允许 8 通道同步采样率为 200KSPS，采用 5V 电源供电，可处理的电压范围为±10V。该器、16 位逐次逼近式 A/D 转换器、高速串行和并行接口等。AD7606 如图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]航空三级式发电机旋转整流器故障诊断技术研究[D]. 唐军祥.南京航空航天大学 2017
[2]航空发电机旋转整流器故障特征提取技术研究[D]. 叶纪青.南京航空航天大学 2017
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本文编号：3047238