基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

• 作者: 唐军祥 崔江 陈未
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: M-ary支持向量机 小波包分解 特征提取 功率变换器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.06.010

摘要

针对功率变换器的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量谱和M-ary支持向量机的故障诊断方法.首先,通过小波包分解得到故障信号能量谱特征向量,并结合傅里叶变换分析故障信号主要频率特征点,实现故障特征向量的降维;然后,基于M-ary支持向量机的分类模型诊断出功率变换器多故障模式.实验结果表明,相比于传统的BP神经网络和一对一支持向量机故障诊断方法,本文方法诊断精度高,需要的子分类器数目少,诊断速度快,适用于在线故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔江	南京航空航天大学自动化学院	71	878	15.0	27.0
2	陈未	南京航空航天大学自动化学院	3	4	1.0	2.0
3	唐军祥	南京航空航天大学自动化学院	5	6	2.0	2.0