基于小波变换和ICA特征提取的开关电流电路故障诊断

发布时间：2017-10-12 08:43

  本文关键词：基于小波变换和ICA特征提取的开关电流电路故障诊断

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【摘要】：提出了采用小波变换和独立成分分析(ICA)作为预处理器来进行特征提取的神经网络开关电流电路故障诊断方法。该方法对采集到的故障响应信号进行Haar小波正交滤波器分解,获得低频近似信息和高频细节信息;然后利用独立成分分析方法进行ICA故障特征提取;最后将所得到的最优故障特征输入到BP神经网络中进行故障分类。对六阶切比雪夫低通滤波器和六阶椭圆带通滤波器电路进行了仿真实验验证,获得了100%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了该方法的优越性。
【作者单位】： 长沙学院环境光催化应用技术湖南省重点实验室;合肥工业大学电气与自动化学院;
【关键词】： 开关电流电路 Haar小波变换 ICA特征提取 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(61201108,61501162) 中国博士后科学基金(2014M551797,2015T80650,2015M571926)项目资助
【分类号】：TN911.7;TP183
【正文快照】： 1引言开关电流(switched current,SI)技术是20世纪80年代后期出现的一门模拟采样数据信号处理技术。作为开关电容技术的替代技术,它采用离散时间采样数据来处理连续时间信号,具有低电压、高速度、低功耗、芯片面积小和高频特征好等优势,在最近十几年获得了快速的发展[1]。由于

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1017766