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《大连海事大学》 2010年
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基于小波神经网络的船舶发电机转子匝间短路故障诊断

张晓玉  
【摘要】: 船舶发电机是船舶电力系统的核心部件,关系着整个船舶的正常运行,一旦发生故障,必须尽快维修并使其恢复正常运行,否则可能造成巨大的经济损失,并且还会危及船舶工作人员的生命安全。所以,研究船舶发电机的故障诊断具有十分重要的意义。 本文就船舶发电机转子匝间短路故障进行了深入研究,主要的研究内容有以下几个方面: 分析了船舶发电机转子匝间短路的原因,总结了发电机转子匝间短路的诊断方法,针对船舶发电机的特点,提出了以微分线圈探测法来诊断船舶发电机转子匝间短路故障。通过对发电机原理分析,建立了用于发电机转子匝间短路的故障诊断模拟信号,并对该信号进行了仿真。 针对小波分析在信号处理方面的特殊优势,提出以小波频带能量分析的方法来提取故障诊断的特征值。船舶发电机转子发生短路的匝数不同,经过小波分析后各个频带的能量值也不同,因此可以把各个频带的能量特征值作为故障诊断的特征向量。 利用神经网络对不同的故障进行分类。本文针对小波分析之后提取的特征向量,构建了与之相适应的神经网络进行故障识别,并对小波和神经网络的结合方式进行了设计。最后,通过仿真得出结论,利用小波神经网络的诊断方法来进行船舶发电机转子匝间短路的识别是可行的。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:U672.7

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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