【摘 要】
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设计了一种多源信息特征层融合的故障诊断方法,应用在电力电子电路的诊断过程中。选择待测电路的节点电压和重要支路电流作为融合对象,利用小波变换和主成分分析对数据进行预
【基金项目】
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国家自然科学基金(60871009,60501022);航空科学基金(2009ZD52045)
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设计了一种多源信息特征层融合的故障诊断方法,应用在电力电子电路的诊断过程中。选择待测电路的节点电压和重要支路电流作为融合对象,利用小波变换和主成分分析对数据进行预处理和特征提取,采用间隔交叉的方式将电压特征矢量和电流特征矢量联合形成特征矢量,通过神经网络对联合特征矢量进行推理分类,得到故障诊断结果。以Buck-Boost电路为诊断实例,对比分析了选择不同特征融合对象对故障诊断结果的影响,实验结果证明该方法可以明显提高电路诊断率。
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