發(fā)布時間：2019-05-10 12:55

【摘要】：針對開關電流(Switched current,SI)電路的故障診斷和定位問題,為進一步提高故障診斷準確率,提出了基于小波變換和粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量機(Support vector machine,SVM)的開關電流電路故障診斷新方法。該方法首先對節(jié)點電流信號進行蒙特卡羅分析,然后通過小波分解計算分形維數(shù),再利用核主元分析(Kernel principal component analysis,KPCA)降低特征值維數(shù),實現(xiàn)最優(yōu)故障特征的提取。最后通過PSO-SVM完成對各種故障模式的分類。對六階切比雪夫低通濾波器進行了仿真實驗驗證,獲取了較高的故障診斷準確率,與其他方法進行比較,實驗結果顯示了本文方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:Aiming at the problem of fault diagnosis and location of switching current (Switched current,SI) circuits, in order to further improve the accuracy of fault diagnosis, a support vector machine (Support vector machine,) based on wavelet transform and particle swarm optimization (Particle swarm optimization,PSO) is proposed. A new method of switching current circuit fault diagnosis based on SVM). In this method, the node current signal is analyzed by Monte Carlo method, then the fractal dimension is calculated by wavelet decomposition, and then the eigenvalue dimension is reduced by kernel principal component analysis (Kernel principal component analysis,KPCA) to realize the optimal fault feature extraction. Finally, the classification of various fault modes is completed by PSO-SVM. The simulation results of the sixth-order Chebyshev low-pass filter show that the accuracy of fault diagnosis is higher than that of other methods. The experimental results show the advantages of this method.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61201108,61102035)資助項目 中國博士后科學基金(2014M551797)資助項目 湖南省自然科學基金(13JJ6083)資助項目
【分類號】：TN707

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本文編號：2473665