地铁辅助逆变器故障诊断的压缩感知方法研究

发布时间：2021-09-09 14:39

　　辅助逆变器是地铁列车发生故障概率较高的设备,所以对其开展故障诊断尤为重要。然而我国尚未构成完善的辅助逆变器故障分析与诊断方法。对逆变器的故障诊断方法大都建立在Nyquist采样定理的基础上,需要采集大量的信号来保证故障诊断精度,就会产生数据处理量庞大、数据存储和数据运输困难等问题。介于以上原因,建立智能化的故障诊断方法对辅助逆变器进行故障诊断具有重要意义。本文首先在分析压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论的基础上,通过基于离散余弦变换的稀疏表示方法说明辅助逆变器的电压信号具有稀疏性,而且具有数据采样与数据压缩合二为一的特征。其次,充分利用CS理论将信号经过压缩投影得到少量数据就能较好地保存原始信号中大量关键信息的特性,在信号进行压缩测量的过程中,采取多频率信号融合、冗余字典以及Grarm矩阵等具体优化方法,分别对稀疏表示过程的稀疏基和测量过程中的测量矩阵实现优化改良。仿真实验表明,压缩信号经过优化后,不仅稀疏基和测量矩阵间的相关性降低,而且信号的压缩测量性能也有显著提升。最后,运用CS方法对电压信号进行处理,在不重构的基础上,对信号经过压缩投影所得到的测量值直接进... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

传统方法的信号处理过程

图 1-2 CS 理论的信号压缩重构过程Fig.1-2 CS theory of signal compression and reconstruction process论具有的优势和特点：CS 采样并不只对局部进行采样，其只需要远小于 Nyquist 的采样频局进行压缩测量，所得到的测量值都能较好的保存原始信号中的关

图 2-1 压缩感知框架图Fig.2-1 Compressed sensing frame diagram2.2 信号的稀疏表示信号的稀疏表示，也就是信号在时域或特定变换域内，使信号中只存在少数非零元素，N1

【参考文献】：
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本文编号：3392270