基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

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.

关键词：故障诊断、电力电子电路、随机森林算法、小波分析

所属期刊栏目：26

分类号：TM773(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：福建省自然科学基金A0710003;福建省教育厅科学基金JB06045

在线出版日期：2011-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60