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可靠性与测试 故障诊断 机器学习 可靠性分析 ★ 2.0

基于DTW度量和kNN分类器的核电多相无刷励磁系统旋转整流器故障诊断

Rotating Rectifier Fault Diagnosis of Nuclear Multiphase Brushless Excitation System Based on DTW Metric and kNN Classifier

作者 Yuang Cai · Liangliang Hao · Yanzhen Zhou · Jianlin Chen · Qihao Hu · Xianwen Duan · Guang Wang
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2023年8月
技术分类 可靠性与测试
技术标签 故障诊断 机器学习 可靠性分析
相关度评分 ★★ 2.0 / 5.0
关键词 旋转整流器 故障诊断 无刷励磁系统 DTW度量 kNN分类器 核电机组 可靠性
语言:

中文摘要

针对大型核电机组多相无刷励磁系统,提出了一种基于动态时间规整(DTW)度量和kNN分类器的旋转整流器故障诊断新方法。该方法克服了传统定子励磁电流谐波分析法的局限性,能更准确地识别故障,对提升励磁系统的运行可靠性具有重要意义。

English Abstract

A multiphase annular brushless excitation system is widely used in large-capacity nuclear power units. Accurate fault diagnosis of the rotating rectifier is of great significance to improve the reliability of the excitation system. However, the traditional diagnosis method based on the harmonic analysis of stator field current has some deficiencies. In this article, a novel diagnosis method using ...
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SunView 深度解读

该文献聚焦于大型旋转设备的故障诊断算法,虽然主要针对核电励磁系统,但其核心方法论(DTW度量与机器学习分类)对阳光电源的智能化运维具有参考价值。在阳光电源的iSolarCloud智能运维平台中,针对大型风电变流器或大型储能系统(如PowerTitan)的功率模块故障预测,可借鉴此种非侵入式信号分析与模式识别技术,提升设备全生命周期的健康管理水平。建议研发团队关注该算法在复杂电力电子拓扑故障特征提取中的迁移应用。