小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法.对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性.     

基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究

提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵.然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.     

基于小波包熵和马氏距离的级联式变频器故障诊断

针对级联式变频器内部功率管开路故障诊断中,逆变侧功率管开路故障隐蔽性较强、诊断较难的问题,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法。为了提高级联式变频器功率管开路故障的诊断精度,采用马氏距离分类法进行故障诊断。首先,采集某型号级联式变频器在不同工况下的输入侧电流信号;其次,对采集的电流信号作小波包变换,并提取其特征熵向量作为样本数据集;最后,利用马氏距离分类法进行故障诊断。试验结果表明:采用小波包特征熵提取算法,可以有效地提取级联式变频器功率管发生开路故障时的电流信号特征;同时,采用马氏距离分类法,能够较好地对特征熵向量进行分类和识别。2种算法的结合,可以有效诊断级联式变频器功率管开路故障,也为变频器功率管开路故障的诊断提供了新方法。     

基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于多小波熵灰色理论的故障诊断应用研究

为了有效地对其进行故障诊断,提出了一种基于多小波熵特征提取与灰色理论相结合的故障分类方法,小波熵测度由于结合了小波变换和信息熵理论的优势,能快速准确地提取电流信号故障特征,但由于设备故障的不确定性和多样性,依靠单一的小波熵测度诊断故障可能出现诊断困难或诊断失真等问题,对多种小波熵进行了特征提取,并结合灰色理论进行故障关联,以飞机液压试验台上采集的压力信号进行故障分类,试验结果表明该方法能提高对故障诊断结果的支持度及故障诊断的准确性和实时性,为设备故障诊断提供了一种可行的新方法。     

基于小波-神经网络的电机振动故障诊断

针对电机振动信号的频谱特点,提出基于小波-神经网络技术的电机故障模式识别与诊断的新方法。利用小波包的多维多分辨率特性,对电机振动信号进行分解与重构,获得振动信号的突变信息,提取与电机故障相关的特征信息,将其作为特征向量输入ART2神经网络,对其进行训练。经过训练后的神经网络可对电机工作状态进行在线监测和实时故障诊断,并在转子实验台上进行了模拟故障仿真试验。通过对仿真结果的分析,证实这种诊断方法的可行性。     

飞机液压系统故障诊断

为有效诊断飞机液压系统故障,根据液压系统压力信号采用了熵权ABC-BP神经网络的故障诊断模型。模型先提取飞机液压系统压力信号的特征值,根据熵权法计算特征值信息熵,选取熵权值较大的作为神经网络的输入,同时利用人工蜂群优化BP神经网络,将BP神经网络的误差函数作为人工蜂群的适应度,选择适应度最优的个体参数作为神经网络的权值和阈值,不仅降低模型输入维度,还提高了诊断精度。最后建立了飞机起落架收放系统仿真模型进行仿真研究,结果表明该诊断模型具有较好的故障诊断效果,为飞机液压系统故障诊断提供一种新思路。     

基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断

通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入.对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断.对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型.     

基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法

针对瓦斯传感器的故障诊断问题,提出一种基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法。使用3层小波包对故障信号进行分解和重构,获得不同频带的重构信号,计算各个重构信号的分形维度,并构成对应的故障特征向量。以此作为输入向量来训练支持向量机（SVM）,完成故障的诊断。实验结果表明：该方法能有效地提取传感器的故障特征,提高了传感器故障诊断的准确率,可有效地应用于瓦斯传感器的故障诊断。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

换流站阀水冷系统主泵轴承故障诊断方法研究

对换流站阀水冷系统主泵轴承的故障诊断方法进行了比较研究.采用支持向量机作为分类工具,分别利用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练,比较分类准确率,并择优用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断.首先,利用轴承故障试验台的数据,对采用时域特征值和小波包分解取样本熵作为样本训练的分类准确率进行了比较,结果表明小波包分解取样本熵值比时域特征参数更适合用于特征故障分类.然后将小波包分解取样本熵值用于换流站阀水冷系统主泵的轴承故障诊断,结果显示分类准确率达98％,完全满足工程运用需求.     

基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

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。      

基于小波包Tsallis熵和RVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障难以识别等问题,提出一种基于小波包Tallis熵和多分类相关向量机(Rele-vance Vector Machine,RVM)的模拟电路故障诊断方法.该方法采用脉冲信号仿真模拟电路,应用小波包变换对采集到的故障响应信号进行分解,通过提取不同频带内的Tsallis熵作为故障特征值,利用相关向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障定位.实验结果表明,提出的故障诊断方法相较于现有的故障诊断方法能较好地提取故障特征,极大地提高模拟电路故障诊断的效率.     

小波包分析与神经网络的微电网线路故障诊断

在微电网并网运行过程中,如果未能及时检测出线路故障,会导致微电网退出并网运行状态,严重时可造成系统解列崩溃。为了实现对微电网内部线路故障类型以及故障相别的识别,对微电网内部线路智能化故障诊断进行了研究,提出将小波包分析与径向基神经网络结合应用在微电网内部线路故障诊断中。首先,将微电网三相输出电压信号通过三层小波包分解得到电压重构信号,并计算其小波包能量熵;其次,将三相电压重构信号的小波包能量熵组成一组特征向量作为径向基神经网络的输入;最后,通过训练好的径向基函数神经网络完成识别故障类型以及故障相别的功能。仿真结果表明,将该方法应用在微电网内部线路故障诊断,准确率达到了97%以上,满足了智能化故障诊断的要求,提高了微电网在运行过程的可靠性。该方法在微电网内部线路故障诊断领域具有良好的应用前景,也为将来通过搭建硬件电路完成基于小波包分析与径向基神经网络的微电网内部线路智能化故障诊断提供了理论基础。     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断

提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

基于SVM的柴油机故障诊断方法研究

介绍了基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法的原理和算法。利用小波包分解提取信号的特征参数,将特征送入故障分类器中训练。实验结果表明,当数据样本较少时,相比神经网络而言,基于SVM的故障分类器仍能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、故障分类能力强的优点。     

基于小波包分形的电力电子故障诊断方法

针对现有电力电子故障诊断的问题,提出了一种基于小波包分形的电力电子故障的诊断方法.首先使用3层小波包对电路输出电压波形进行分解、消噪和重构等预处理,以获得不同频带的重构信号,然后再计算各个重构信号的分形维度,提取出相应的故障特征;最后以此作为输入数据来训练支持向量机,实现电力电子故障的诊断.以三相整流电路为例进行实验,实验结果表明该方法能有效地提取电力电子故障诊断的故障特征,提高故障诊断的准确率,可有效地应用于电力电子系统的故障诊断.     

基于小波包能量熵与SVM的微电网故障诊断

为了提高微电网内部线路故障识别的实时性和准确性,建立适用性强的微电网故障诊断系统,文章提出了基于小波包能量熵和支持向量机(SVM)二叉树多分类器(2PTMC)的微电网内部线路故障诊断模型.利用小波包分析得到并网耦合点(PCC)处三相电流电压的小波包能量熵,作为样本的特征向量按故障发生频率训练多个SVM,构成树状微电网故障诊断系统.最后,在PSCAD平台建立微电网系统进行仿真,实验结果表明该方法可以准确地辨别出微电网故障类型,在未经训练的样本上也有良好的表现,符合微电网故障系统辨别的要求.