本文選題：電力電子電路特征提取 + 交叉小波　； 參考：《電測與儀表》2017年11期

【摘要】：針對現(xiàn)有電力電子電路故障特征提取特征量精確度不足、分類差異性不明顯以及故障提取過程易受到噪聲的影響等缺點,提出一種基于交叉小波變換和主元分析的電力電子電路故障特征提取方法。該方法首先采用交叉小波變換分析故障信號,然后得出表征交叉小波譜圖特性的特征量矩陣,最后利用主元分析方法降低特征量矩陣維數(shù),剔除特征向量中的冗余信息。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的故障診斷仿真測試,其診斷準(zhǔn)確率達98.2%,證明了該方法的準(zhǔn)確性。
[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.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51577046);國家自然科學(xué)基金重點項目(51637004) 國家重點研發(fā)計劃“重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)”項目(2016YFF0102200)
【分類號】：TN707

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本文編號：1852111