摘要：提出一种基于邻域粗糙集和支持向量机相结合的航空发电机智能健康诊断方法。采用专业健康试验平台对某型战斗机的真实航空发电机进行试验,得到转速、负载、油压等大量表征发电机健康状态的监测数据。引入数据挖掘思想,采用邻域粗糙集理论对监测数据进行属性约简,将约简后的属性集输入给所设计的支持向量机健康诊断器,对航空发电机的健康状态进行了诊断研究。研究表明,该方法能够很好实现对某真实航空发电机的健康诊断,具有较高的推广应用价值。

摘要：对永磁同步电机发生退磁故障的有效诊断,一直是业界关注的主要问题之一。在AN-SOFT公司MAXWELL2D软件环境下,通过设置不同的永磁体矫顽力参数数值,建立永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)正常与退磁故障模型。再将模型导入SIMPLOR-ER软件,与该软件中的电机驱动电路建立动态联合仿真,获得定子绕组相电流仿真信号。采用先进的Hilbert-Huang变换方法,求取电机相电流内禀模态分量(Intrinsic mode function,IMF)的瞬时频率。通过对比正常与退磁状态下相电流IMF分量的瞬时频率,可实现对永磁同步电机退磁故障进行有效诊断。研究结果表明,采用Hilbert-Huang变换方法,可有效诊断电机退磁故障,解决了永磁同步电机退磁故障难以有效诊断的难题,具有较好的推广应用价值。