基于BPAdaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法

文档名：基于BPAdaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法
摘要：大功率设备碳排放控制是实现"双碳"目标的重要环节,为了监测大功率设备的工作状态,提出一种基于BP-Adaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法.通过ATP-EMTP软件搭建电机并网模型,对电机入口端原始信号及电网端加噪信号进行数据采集.为了利用互相关算法从噪声电信号中提取稳定特征量,提出将Pisarenko谐波分解(PHD)算法与互相关算法相结合建立电信号特征提取的优化算法.通过BP-Adaboost强分类器构建电机工作状态的识别模型.应用仿真结果表明,经过PHD算法处理并结合提出的BP-Adaboost识别方法,可有效实现电机起动谐波的检测与电机工作状态的识别,并实测验证了该方法的高精度和可靠性,实验仿真识别率为100%,实验验证识别率为96%.

作者：胡正伟  王志红  畅瑞鑫  谢志远  曹旺斌Author：HUZhengwei  WANGZhihong  CHANGRuixin  XIEZhiyuan  CAOWangbin
作者单位：华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003
刊名：电机与控制学报 ISTICEIPKU
Journal：ElectricMachinesandControl
年，卷(期)：2023, 27(10)
分类号：TM306TP216
关键词：非侵入式  BP-Adaboost  Pisarenko谐波分解  ATP-EMTP软件  互相关  状态识别  
Keywords：non-invasive  BP-Adaboost  Pisarenkoharmonicdecomposition  ATP-EMTPsoftware  cross-correlation  staterecognition  
机标分类号：TN911.7TM71TM912.1
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金基于BP-Adaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法[
期刊论文]  电机与控制学报--2023, 27(10)胡正伟  王志红  畅瑞鑫  谢志远  曹旺斌大功率设备碳排放控制是实现"双碳"目标的重要环节,为了监测大功率设备的工作状态,提出一种基于BP-Adaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法.通过ATP-EMTP软件搭建电机并网模型,对电机入口端原始信号及电网端加...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 12:25 上传 基于BPAdaboost神经网络的非侵入式电机工作状态识别方法.pdf

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