一种风电变流器IGBT故障识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种优化特征向量参数提取的风电变流器IGBT故障识别方法，包括针对变流器各个正常状态、各类故障状态的电三相流信号进行采样，组成数据集；利用算法寻优变分模态分解的模态分解个数K和惩罚因子α最优参数组合；参数优化后对各个电流信号进行分解，每种状态得到若干模态分量IMF；将构成特征向量输入到分类器中进行故障识别；本发明通过优化特征参数提取的方法，可有效地对故障类型做出准确的识别，对变流器故障分类鉴别具有实用性。
基本信息
专利标题 ：
一种风电变流器IGBT故障识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528883A
申请号 ：
CN202210172656.6
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李文华王佳聪
申请人 ：
河北工业大学
申请人地址 ：
天津市北辰区双口镇西平道5340号
代理机构 ：
天津展誉专利代理有限公司
代理人 ：
陈欣
优先权 ：
CN202210172656.6
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/08 G01R31/54
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20220224
申请日 : 20220224
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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