基于小波变换和ICA特征提取的开关电流电路故障诊断

摘要：

提出了采用小波变换和独立成分分析(ICA)作为预处理器来进行特征提取的神经网络开关电流电路故障诊断方法.该方法对采集到的故障响应信号进行Haar小波正交滤波器分解,获得低频近似信息和高频细节信息;然后利用独立成分分析方法进行ICA故障特征提取;最后将所得到的最优故障特征输入到BP神经网络中进行故障分类.对六阶切比雪夫低通滤波器和六阶椭圆带通滤波器电路进行了仿真实验验证,获得了100％的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了该方法的优越性.

关键词：开关电流电路、Haar小波变换、ICA特征提取、故障诊断

所属期刊栏目：36

分类号：TH165.3;TP306.3

资助基金：国家自然科学基金61201108,61501162;中国博士后科学基金2014M551797,2015T80650,2015M571926

在线出版日期：2015-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2389-2400