Abstract -This paper presents a new method of classification of the induktion Machine fels using Time Frequency Representation, Partikel Swarm Optimization and artificial neural network. Kärnan i funktionen extraktion är att projicera från felaktig maskin till en låg storlek signal tid-frekvens representation (TFR), som är avsiktligt utformad för att maximera separationen mellan klasser, en distinkt TFR är utformad för varje klass. Funktionsvektorernas storlek är optimerad med hjälp av Partikel Swarm Optimeringsmetod (PSO). Klassifieraren är utformad med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk. Denna metod möjliggör en korrekt klassificering oberoende av belastningsnivå. Införandet av PSO i klassificeringsförfarandet har gett goda resultat med hjälp av den reducerade storleken på de funktionsvektorer som erhålls genom optimeringsprocessen. Dessa resultat är validerade på en 5,5-kW induktionsmotor provbänk.
En classifier utformades baserat på artificiella neurala nätverk REF.
Classification of Induction Machine Faults using Time Frequency Representation and Particle Swarm Optimization
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Electrical Engineering & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}