典型文献
基于IBA-LSSVM的轨道交通辅助逆变器故障诊断
文献摘要：
为降低轨道交通列车辅助逆变器(SIV)中三相逆变桥IGBT开路故障的排查难度和保障列车安全运行,对常见的多种IGBT故障进行诊断.提出了改进的完全自适应噪声集合经验模态分解方法(ICEEMDAN)、改进的蝙蝠算法(IBA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数相结合的故障诊断方法,来改善特征提取效果和诊断精度.通过MATLAB仿真实验可以看出,相较于蝙蝠算法(BA)优化LSSVM,粒子群算法(PSO)优化LSSVM,IBA-LSSVM模型在诊断速度和精度上都具有很大优势.
文献关键词：
辅助逆变器;故障诊断;LSSVM;改进蝙蝠算法
中图分类号：
作者姓名：
张佳佳;高军伟
作者机构：
青岛大学 自动化学院;青岛大学 山东省工业控制技术重点实验室,山东 青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]张佳佳;高军伟-.基于IBA-LSSVM的轨道交通辅助逆变器故障诊断)[J].工业仪表与自动化装置,2022(02):86-90
A类：
完全自适应噪声集合经验模态分解方法
B类：
IBA,LSSVM,辅助逆变器,逆变器故障,低轨道,轨道交通列车,SIV,三相逆变,逆变桥,IGBT,开路故障,列车安全运行,ICEEMDAN,改进的蝙蝠算法,最小二乘支持向量机,故障诊断方法,提取效果,粒子群算法,PSO,改进蝙蝠算法
AB值：
0.296462
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