基于CS理论的24脉波整流器开路故障诊断方法

• 作者: 张春梅 杨超 董唯光 赵峰 高锋阳
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知理论 稀疏向量 特征提取 冗余字典 正则化自适应匹配追踪算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 试验与测试
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TM461.4|TP206+.3
• 字数: 4204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.11.012

摘要

针对24脉波整流器晶闸管开路故障待处理数据量大、诊断精度不高和诊断速度慢的缺点,提出一种基于压缩感知(CS)理论对开路故障电压信号的稀疏向量进行特征提取的分类识别方法.利用冗余字典和高斯测量矩阵对原始信号进行稀疏表示和测量,接着用正则化自适应匹配追踪算法对测量信号进行重构,得到稀疏向量;对稀疏向量进行6种特征参数的提取,将其作为BP神经网络的输入,实现对开路故障的诊断识别;选取典型的开路故障类型,进行仿真实验验证.仿真结果表明,传统方法要处理的数据长度为1000,而所提方法要处理的数据长度只有50,以很少的数据量保存了原有信号的特征信息,使得开路故障识别准确率显著提高,诊断速度加快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高锋阳	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	222	7.0	12.0
3	赵峰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	96	515	13.0	18.0
4	董唯光	兰州交通大学自动化与电气工程学院	28	110	5.0	8.0
5	杨超	兰州交通大学自动化与电气工程学院	6	32	3.0	5.0
6	张春梅	喀什大学教育科学学院	3	1	1.0	1.0