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摘要
全封闭压缩机绕组短路故障具有检测信号维度高，检测精度低等问题，研究全封闭压缩机绕组短路故障自动检测方法。利用有限元软件模拟实验环境与故障状态，根据故障检测原理，提取电流中某些特定频次的谐波分量作为故障特征数据，利用主成分分析法降维这些数据，获得15维的样本数据，将该数据作为神经网络的输入开展故障诊断，利用遗传算法优化神经网络的阈值与权值，以此提高检测效果。通过实验分析可知，使用该方法可有效降低全封闭压缩机绕组电流谐波信号维度，降低维度后的全封闭电流谐波信号完整，且可检测出全封闭压缩机绕组短路故障的电流谐波分量尖峰，实现全封闭压缩机绕组短路故障的准确检测。
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单位河北工程技术学院; 河北建筑工程学院
