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况璟,何怡刚,邓芳明,施天成.基于交叉小波变换和主元分析的电力电子电路故障特征提取[J].电测与仪表,2017,54(11):.
Kuang Jing,He Yigang,Deng Fangming,Shi Tiancheng.Feature extraction of power electronics circuits based on Cross -Wavelet Transform and Principle Component Analysis[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2017,54(11):.
基于交叉小波变换和主元分析的电力电子电路故障特征提取
Feature extraction of power electronics circuits based on Cross -Wavelet Transform and Principle Component Analysis
DOI:
中文关键词:  电力电子电路特征提取  交叉小波  主元分析
英文关键词:power  electronics circuits, feature  extraction, cross-wavelet, principle  component analysis
基金项目:国家杰出青年科学基金(50925727);国家自然科学基金(51577046);国防科技计划项目(C1120110004);教育部科学技术研究重大项目(313018);安徽省科技计划重点项目(1301022036)。
           
作者中文名作者英文名单位
况璟Kuang Jing合肥工业大学电气与自动化工程学院
何怡刚He Yigang合肥工业大学电气与自动化工程学院
邓芳明Deng Fangming合肥工业大学电气与自动化工程学院
施天成Shi Tiancheng合肥工业大学电气与自动化工程学院
摘要点击次数: 1977
中文摘要:
      针对现有电力电子电路故障特征提取特征量精确度不足、分类差异性不明显以及故障提取过程易受到噪声的影响等缺点,本文提出一种基于交叉小波变换和主元分析的电力电子电路故障特征提取方法。该方法首先采用交叉小波变换分析故障信号,然后得出表征交叉小波谱图特性的特征量矩阵,最后利用主元分析方法降低特征量矩阵维数,剔除特征向量中的冗余信息。通过BP神经网络进行的故障诊断仿真测试,其诊断准确率达98.2%,证明了该方法的准确性。
英文摘要:
      Aiming at drawbacks of current methods for power electronics circuits feature extraction. there is not enough accuracy and not obvious classification. The process of feature extraction is easily affected by noise. Firstly the faulty circuit information feature was analyzed and extracted by cross-wavelet transform. Initial feature matrix are obtained representing cross-wavelet spectrum. Finally principle component analysis is applied for reducing the dimension of initial feature matrix and those which redundant information are eliminated. The back propagation neural network classifiers are utilized for fault diagnosis simulation test. The results show that the fault detection accuracy is up to 98.2%.Simulation results demonstrate that the proposed method is accuracy.
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