基于交叉小波变换和主元分析的电力电子电路故障特征提取

发布时间：2018-05-06 11:20

  本文选题：电力电子电路特征提取 + 交叉小波　； 参考：《电测与仪表》2017年11期

【摘要】：针对现有电力电子电路故障特征提取特征量精确度不足、分类差异性不明显以及故障提取过程易受到噪声的影响等缺点,提出一种基于交叉小波变换和主元分析的电力电子电路故障特征提取方法。该方法首先采用交叉小波变换分析故障信号,然后得出表征交叉小波谱图特性的特征量矩阵,最后利用主元分析方法降低特征量矩阵维数,剔除特征向量中的冗余信息。通过BP神经网络进行的故障诊断仿真测试,其诊断准确率达98.2%,证明了该方法的准确性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the fault feature extraction of the existing power electronic circuits, such as the lack of accuracy, the difference of classification is not obvious, and the process of fault extraction is easily affected by noise, etc. A fault feature extraction method for power electronic circuits based on cross wavelet transform and principal component analysis is proposed. In this method, the fault signal is analyzed by the cross wavelet transform, then the eigenvalue matrix is obtained to characterize the characteristics of the cross wavelet spectrum. Finally, the dimension of the eigenvalue matrix is reduced by principal component analysis, and the redundant information in the eigenvector is eliminated. The fault diagnosis simulation test based on BP neural network shows that the accuracy of the method is 98.2, which proves the accuracy of the method.
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51577046);国家自然科学基金重点项目(51637004) 国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200)
【分类号】：TN707

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本文编号：1852111