基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

发布时间：2019-05-10 12:55

【摘要】：针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机(Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析(Kernel principal component analysis,KPCA)降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通过PSO-SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。
[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.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201108,61102035)资助项目 中国博士后科学基金(2014M551797)资助项目 湖南省自然科学基金(13JJ6083)资助项目
【分类号】：TN707

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本文编号：2473665