[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于專(zhuān)家系統(tǒng)引導(dǎo)的電力機(jī)車(chē)寫(xiě)極永磁同步牽引系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910405787.2
• 申請(qǐng)日: 2019-05-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110133501A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 易靈芝;王藝皓
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 湘潭大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01R31/34
• 分類(lèi)號(hào): G01R31/34;G06F17/11;G06F17/14;G06F17/15;G06N3/04;G06F16/25
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于專(zhuān)家系統(tǒng)引導(dǎo)的電力機(jī)車(chē)寫(xiě)極永磁同步牽引系統(tǒng)，其特征在于預(yù)先設(shè)置的溫度傳感器與電壓電流傳感器測(cè)得牽引電機(jī)運(yùn)行時(shí)的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)通過(guò)系統(tǒng)對(duì)外接口將采集的狀態(tài)信息讀入,并將之傳遞給故障征兆提取模塊,故障征兆提取模塊從這些采集信息中提取出和該診斷節(jié)點(diǎn)中各規(guī)則條件相關(guān)的信息,并存入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)用以對(duì)牽引系統(tǒng)故障診斷。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于專(zhuān)家系統(tǒng)引導(dǎo)的電力機(jī)車(chē)寫(xiě)極永磁同步牽引系統(tǒng)其特征在于，包括以下步驟：

步驟1.將傳感器采集上來(lái)的信號(hào)分別進(jìn)行處理如圖4所示。小波包分析的處理方式為該信號(hào)做小波包變換，將其低頻分解，再重構(gòu)低頻信號(hào)，再作快速傅立葉變換求出其功率譜，最后采用均值法對(duì)各類(lèi)信號(hào)進(jìn)行平滑處理。圖4信號(hào)處理流程。故障信號(hào)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型對(duì)于X(i)在小包波分解的過(guò)程中，將尺度空間V(j)和小波空間W(j)用一個(gè)子空間統(tǒng)一表示令J∈Z則Hilbert空間的下次分解V_j+1＝V_j+W_j

可用的分解統(tǒng)一為：

步驟2.定義子空間是函數(shù)u_n(t)的包閉空間，而是函數(shù)的u_2n(t)的包閉空間，并令u_n(t)滿足以下的雙尺度方程：

式中g(shù)(k)＝(-1)^kh(1-k)即兩系數(shù)也有正交關(guān)系。當(dāng)n＝0時(shí)，將(2)、(3)可以化簡(jiǎn)為：

步驟3.將式(5)的u₀(t)和u₁(t)分別退化的尺度函數(shù)和ψ(t)和φ(t)的小波函數(shù)。設(shè)

所以，小波包分解算法由求出：

小波包重構(gòu)算法由式(7)求出：

步驟4.將重構(gòu)后信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換求得功率譜此為式(8)；

步驟5.對(duì)于穩(wěn)定的信號(hào)使用線性平均法平滑處理式中為平均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟6.構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型；根據(jù)故障和故障征兆的數(shù)量行成3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層、隱藏層和輸出層的神經(jīng)元分別為10、10、11個(gè)；

得到輸入層和隱藏層的凈值：

其中(j＝1,2,...,10)

得到隱藏層和輸出層的凈值：

其中(k＝1,2,.....,11)

步驟7.由計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差式中Y_k為訓(xùn)練樣本的輸出值；

步驟8.將所得的權(quán)值ω_ij，v_jk和閾值θ_1j，θ_2k作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)庫(kù)。通過(guò)將知識(shí)庫(kù)管理模塊將數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)以對(duì)象的形式提供給上層軟件,經(jīng)對(duì)比和分析后對(duì)故障做出判斷，從而保障系統(tǒng)運(yùn)行，為診斷提供便利，或?qū)?quán)值與閾值用以診斷。