基于小波多分辨率分析和主元分析的电力电子电路故障诊断

  本文关键词：基于小波多分辨率分析和主元分析的电力电子电路故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

将小波多分辨率分析和主元分析方法以及归纳学习理论-决策树分类方法应用于电力电子电路的故障诊断中,提高了诊断效率及分类准确性,仿真结果验证了提出方法的正确性和有效性。

Vol.32No.92006209

华东理工大学学报(自然科学版)　　　　　

JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)　　　　　

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　　文章编号:100623080(2006)0921113204

基于小波多分辨率分析和主元分析的电力电子电路故障诊断

于　飞1,2,　田玲玲2,　刘喜梅3,　顾幸生3

(1.北京理工大学二系,北京100081;2.青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛266042,

3.华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237)　　摘要:将小波多分辨率分析和主元分析方法以及归纳学习理论2决策树分类方法应用于电力电子电路的故障诊断中,提高了诊断效率及分类准确性,仿真结果验证了提出方法的正确性和有效性。

关键词:小波变换;多分辨率分析;主元分析;电力电子电路;故障诊断中图分类号:TP206+.3

文献标识码:A

FaultDiagnosisofPowerElectronicCircuitsBasedon

WaveletMulti-resolutionAnalysisandPCA

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,　TIANLing2ling2,　LIUXi2mei,　GUXing2sheng

(1.No.2Department,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China;2.CollegeofAutomationandElectronicEngineering,QingdaoUniversityofScienceand

YUFei

1,2

Technology,Qingdao266042,China;3.SchoolofInformationScienceand

Engineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)

Abstract:Waveletmulti2resolutionanalysismethod,principalcomponentanalysismethodandinduc2tion2basedlearningtheory2decisiontreemethod,areappliedtodiagnosefaultsofpowerelectroniccircuits.

Diagnosticefficiencyandclassificationratearebothimproved.Satisfiedsimulationresultsareobtained.

Keywords:wavelettransform;multi2resolutionanalysis;PCA;powerelectroniccircuits;faultdiag2nosis

　　多分辨率分析(Multi2resolutionAnalysis,MRA)也被称为多尺度分析或多频道分解。信号在不同尺度上的多分辨率分析,能够以不同的层次显示信号的特征。PCA主元分析法[1]又称Karhunen2Loece(K2L)变换,其目的是提取样本集的主元,从而降低样本的维数。

本文以三相晶闸管整流电路[2～3]为研究对象,对电路故障类型进行了详细分析,选择能够集中反

收稿日期:2005209205

基金项目:国家“十五”规划项目(J2001218442XJ);青岛市自然科学

基金项目(05212JC288)

作者简介:于　飞(19612),男,副教授,研究方向:智能控制,故障诊

断。E2.commail:yyffqd@163

映故障信息的整流电压信号作为分析对象。对整流电压信号进行8个尺度的小波分解,组成八维的能量特征向量,继而利用主元分析法进行特征的降维,最后利用降维后的故障特征量进行故障分类决策树的构建,简化了故障识别的复杂度,从而完成对若干类典型故障的快速准确分离。

1　离散小波变换和多分辨率分析

在实际应用中,考虑到计算的有效性,常用离散小波变换,离散小波族为:

7

j,k

=2j 27(2jt-k),　j,k∈Z(1)

相应地,离散小波变换为:

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