【摘要】：針對開關(guān)電流(Switched current,SI)電路的故障診斷和定位問題,為進(jìn)一步提高故障診斷準(zhǔn)確率,提出了基于小波變換和粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)的開關(guān)電流電路故障診斷新方法。該方法首先對節(jié)點(diǎn)電流信號進(jìn)行蒙特卡羅分析,然后通過小波分解計(jì)算分形維數(shù),再利用核主元分析(Kernel principal component analysis,KPCA)降低特征值維數(shù),實(shí)現(xiàn)最優(yōu)故障特征的提取。最后通過PSO-SVM完成對各種故障模式的分類。對六階切比雪夫低通濾波器進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,獲取了較高的故障診斷準(zhǔn)確率,與其他方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了本文方法的優(yōu)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.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201108,61102035)資助項(xiàng)目 中國博士后科學(xué)基金(2014M551797)資助項(xiàng)目 湖南省自然科學(xué)基金(13JJ6083)資助項(xiàng)目
【分類號】：TN707

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本文編號：2473665