基于梯度下降算法的电流分量参数化跟踪
系统与控制
2021-09-03 v3 系统与控制
摘要
近年来，电机电流特征分析(MCSA)已被证明是电机状态监测的有效方法。事实上，许多机械与电气故障表现为围绕电机电流基频分量产生的边带频谱分量。这些分量称为间谐波，是利用MCSA进行故障检测的主要关注对象。然而，该方法的主要缺陷是其他更主导分量的干扰会掩盖频谱中间谐波的效应，从而可能妨碍故障检测精度。因此，本文提出一种替代方法，基于Vandermonde模型分解不同电流分量，并在时域与频域实现对各独立分量的跟踪。这是通过利用梯度下降算法估计其各自相关参数来实现的。本工作的结果证明大有前景，并确立了基于梯度下降算法的电流分量参数化跟踪作为一种可靠监测方法。
引用
@article{arxiv.2103.16165,
title = {Parametric Tracking of Electrical Currents Components Using Gradient Descent Algorithm},
author = {Marouane Frini and Vincent Choqueuse and François Auger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.16165},
year = {2021}
}
备注
15 Pages, 16 Figures