《表A2单一特征SVM的故障诊断结果与机电特征D-S证据理论的故障诊断结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于机电信号融合的DFIG定子绕组匝间短路故障诊断》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由附录A表A2可知，U的数值皆小于0.5，因此可认为单一故障特征经SVM输出的判断结果是有效的，实现了对DFIG正常情况或发生严重匝间短路故障时的可靠识别。但当出现轻微匝间短路故障时，依托不同故障特征可能会出现不同的诊断结果，如表中所示，当电机发生2匝短路时，由负序电流差特征量判断，出现2匝短路故障的可能性为0.874 8，诊断结果与实际相符，而由二倍频分量的振动信号判断，出现2匝短路的概率为0.36，出现3匝短路故障的概率为0.6，由此给出诊断结果为3匝短路，与实际情况不符，造成了误判。同样可得，在出现3匝、4匝短路故障时2种故障特征皆出现了误判情况。而利用融合理论将2个单一故障特征进行融合后，若两者判断结果一致，则融合后使得能正确诊断的输出概率更高，若其中某一故障特征在诊断过程中出现误判时，融合后依然会得到正确的结果。综上所述，本文提出的方法能够克服由单一故障特征诊断出现的误判问题，提高了诊断结果的精确度。