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基于小波包分析和概率神经网络的电磁法三电平变换器故障诊断方法
引用本文:于生宝,何建龙,王睿家,李刚,苏发. 基于小波包分析和概率神经网络的电磁法三电平变换器故障诊断方法[J]. 电工技术学报, 2016, 0(17): 102-112. DOI: 10.3969/j.issn.1000-6753.2016.17.011
作者姓名:于生宝  何建龙  王睿家  李刚  苏发
作者单位:吉林大学仪器科学与电气工程学院 长春130026
基金项目:国家高技术研究发展(863)计划资助项目(2012AA09A20103)
摘    要:针对基于三电平变换器的电磁法发射机中功率开关器件开路故障特点和复杂工作环境,提出了针对性的故障诊断方法。该方法以变换器输出电压为原始信号,利用变采样频率的小波包分析方法提取特征向量,以提高对信号频率的分辨准确度。然后利用核主成分分析对特征向量进行降维,可以简化分类器的结构,提高诊断时间。采用概率神经网络建立故障分类器,可以提高诊断方法的鲁棒性。在一台5 k W电磁法三电平变换器实验样机上进行实验和分析,实验结果表明该方法可以准确地进行故障诊断,有较好的诊断准确度、实时性和较强的鲁棒性,具有一定的工程应用价值。

关 键 词:三电平变换器  电磁法发射机  小波包分析  核主成分分析  概率神经网络  故障诊断

Fault Diagnosis of Electromagnetic Three-Level Inverter Based on Wavelet Packet Analysis and Probabilistic Neural Networks
Abstract:
Keywords:Three-level inverter  electromagnetic transmitter  wavelet packet analysis  kernel principal component analysis  probabilistic neural networks  fault diagnosis
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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