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基于小波多分辨率分析和主元分析的電力電子電路故障診斷

發(fā)布時(shí)間:2016-09-03 10:30

  本文關(guān)鍵詞:基于小波多分辨率分析和主元分析的電力電子電路故障診斷,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


將小波多分辨率分析和主元分析方法以及歸納學(xué)習(xí)理論-決策樹分類方法應(yīng)用于電力電子電路的故障診斷中,提高了診斷效率及分類準(zhǔn)確性,仿真結(jié)果驗(yàn)證了提出方法的正確性和有效性。

Vol.32No.92006209

華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)     

JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)     

1113

  文章編號(hào):100623080(2006)0921113204

基于小波多分辨率分析和主元分析的電力電子電路故障診斷

于 飛1,2, 田玲玲2, 劉喜梅3, 顧幸生3

(1.北京理工大學(xué)二系,北京100081;2.青島科技大學(xué)自動(dòng)化與電子工程學(xué)院,青島266042,

3.華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,上海200237)  摘要:將小波多分辨率分析和主元分析方法以及歸納學(xué)習(xí)理論2決策樹分類方法應(yīng)用于電力電子電路的故障診斷中,提高了診斷效率及分類準(zhǔn)確性,仿真結(jié)果驗(yàn)證了提出方法的正確性和有效性。

關(guān)鍵詞:小波變換;多分辨率分析;主元分析;電力電子電路;故障診斷中圖分類號(hào):TP206+.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

FaultDiagnosisofPowerElectronicCircuitsBasedon

WaveletMulti-resolutionAnalysisandPCA

33

, TIANLing2ling2, LIUXi2mei, GUXing2sheng

(1.No.2Department,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.CollegeofAutomationandElectronicEngineering,QingdaoUniversityofScienceand

YUFei

1,2

Technology,Qingdao266042,China;3.SchoolofInformationScienceand

Engineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)

Abstract:Waveletmulti2resolutionanalysismethod,principalcomponentanalysismethodandinduc2tion2basedlearningtheory2decisiontreemethod,areappliedtodiagnosefaultsofpowerelectroniccircuits.

Diagnosticefficiencyandclassificationratearebothimproved.Satisfiedsimulationresultsareobtained.

Keywords:wavelettransform;multi2resolutionanalysis;PCA;powerelectroniccircuits;faultdiag2nosis

  多分辨率分析(Multi2resolutionAnalysis,MRA)也被稱為多尺度分析或多頻道分解。信號(hào)在不同尺度上的多分辨率分析,能夠以不同的層次顯示信號(hào)的特征。PCA主元分析法[1]又稱Karhunen2Loece(K2L)變換,其目的是提取樣本集的主元,從而降低樣本的維數(shù)。

本文以三相晶閘管整流電路[2~3]為研究對象,對電路故障類型進(jìn)行了詳細(xì)分析,選擇能夠集中反

收稿日期:2005209205

基金項(xiàng)目:國家“十五”規(guī)劃項(xiàng)目(J2001218442XJ);青島市自然科學(xué)

基金項(xiàng)目(05212JC288)

作者簡介:于 飛(19612),男,副教授,研究方向:智能控制,故障診

斷。E2.commail:yyffqd@163

映故障信息的整流電壓信號(hào)作為分析對象。對整流電壓信號(hào)進(jìn)行8個(gè)尺度的小波分解,組成八維的能量特征向量,繼而利用主元分析法進(jìn)行特征的降維,最后利用降維后的故障特征量進(jìn)行故障分類決策樹的構(gòu)建,簡化了故障識(shí)別的復(fù)雜度,從而完成對若干類典型故障的快速準(zhǔn)確分離。

1 離散小波變換和多分辨率分析

在實(shí)際應(yīng)用中,考慮到計(jì)算的有效性,常用離散小波變換,離散小波族為:

7

j,k

=2j 27(2jt-k), j,k∈Z(1)

相應(yīng)地,離散小波變換為:

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本文編號(hào):108537

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