压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断

• 作者: 张龙 王亚慧 陈宸 韩宁
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电气故障 故障诊断 支持向量机 压缩感知 分类 特征提取 信号重构 最优化
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 204-209
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TM743
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201310026

摘要

针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,提出一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题.使用建筑电气故障模拟平台数据建立了其故障诊断模型,分别采用支持向量机、l1分类器和l2分类器对系统的5种故障状态进行了诊断对比,结果表明,利用稀疏表示算法可以达到很好的诊断效果,分类准确率为96.4％,诊断运行时间0.260 1 s,可以满足小样本数据的建筑电气故障诊断工程应用的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚慧	北京建筑大学电气与信息工程学院	44	349	10.0	18.0
2	韩宁	北京林业大学工学院	43	449	12.0	20.0
3	张龙	北京林业大学工学院	3	76	3.0	3.0