基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

• 作者: 蔡金锭 鄢仁武
• 来源期刊: 电力科学与技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 电力电子电路 随机森林算法 小波分析
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 54-60
• 分类号: TM773
• 字数: 4943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9140.2011.02.010

摘要

提出一种基于Db6小波函数和随机森林算法相结合的电力电子故障诊断新方法.介绍应用Db6小波进行波形分解和提取故障特征量的方法与步骤,阐述随机森林算法决策树的生长和投票过程,应用随机森林算法设计出故障分类器,并将其应用于12脉波可控整流电路的故障识别.诊断结果表明,所提方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力.在加入5%或10%的噪声情况下,该方法正确诊断率分别比DHMM诊断法高出2.87%和17.43%,在工程中具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡金锭	福州大学电气工程与自动化学院	225	2123	24.0	35.0
2	鄢仁武	福州大学电气工程与自动化学院	4	25	3.0	4.0