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將小波多分辨率分析和主元分析方法以及歸納學習理論-決策樹分類方法應用于電力電子電路的故障診斷中,提高了診斷效率及分類準確性,仿真結果驗證了提出方法的正確性和有效性。

Vol.32No.92006209

華東理工大學學報(自然科學版)　　　　　

JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology(NaturalScienceEdition)　　　　　

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　　文章編號:100623080(2006)0921113204

基于小波多分辨率分析和主元分析的電力電子電路故障診斷

于　飛1,2,　田玲玲2,　劉喜梅3,　顧幸生3

(1.北京理工大學二系,北京100081;2.青島科技大學自動化與電子工程學院,青島266042,

3.華東理工大學信息科學與工程學院,上海200237)　　摘要:將小波多分辨率分析和主元分析方法以及歸納學習理論2決策樹分類方法應用于電力電子電路的故障診斷中,提高了診斷效率及分類準確性,仿真結果驗證了提出方法的正確性和有效性。

關鍵詞:小波變換;多分辨率分析;主元分析;電力電子電路;故障診斷中圖分類號:TP206+.3

文獻標識碼: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)也被稱為多尺度分析或多頻道分解。信號在不同尺度上的多分辨率分析,能夠以不同的層次顯示信號的特征。PCA主元分析法[1]又稱Karhunen2Loece(K2L)變換,其目的是提取樣本集的主元,從而降低樣本的維數(shù)。

本文以三相晶閘管整流電路[2～3]為研究對象,對電路故障類型進行了詳細分析,選擇能夠集中反

收稿日期:2005209205

基金項目:國家“十五”規(guī)劃項目(J2001218442XJ);青島市自然科學

基金項目(05212JC288)

作者簡介:于　飛(19612),男,副教授,研究方向:智能控制,故障診

斷。E2.commail:yyffqd@163

映故障信息的整流電壓信號作為分析對象。對整流電壓信號進行8個尺度的小波分解,組成八維的能量特征向量,繼而利用主元分析法進行特征的降維,最后利用降維后的故障特征量進行故障分類決策樹的構建,簡化了故障識別的復雜度,從而完成對若干類典型故障的快速準確分離。

1　離散小波變換和多分辨率分析

在實際應用中,考慮到計算的有效性,常用離散小波變換,離散小波族為:

7

j,k

=2j 27(2jt-k),　j,k∈Z(1)

相應地,離散小波變換為:

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