基于小波變換和支持向量機(jī)的電力電子電路故障診斷研究.pdf

1、隨著電力電子技術(shù)的進(jìn)步，電力電子系統(tǒng)越來越復(fù)雜，系統(tǒng)的可靠性和安全性已成為保障經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的一個(gè)重要因素，因此故障診斷技術(shù)受到各國學(xué)者的重視而成為研究熱點(diǎn)之一。隨著近二十年來理論與實(shí)踐的發(fā)展，故障診斷技術(shù)突破了傳統(tǒng)方法模型依賴性強(qiáng)、魯棒性差和不易于精確定位等缺陷，與信號處理、模式識別、人工智能等學(xué)科越來越緊密地結(jié)合起來，從而向智能化和精確定位方向發(fā)展。
　　 本論文針對電力電子電路故障的特點(diǎn)，提出了小波變換和支持向量機(jī)的故

2、障診斷方法并做了以下幾個(gè)方面研究和分析。
　　 首先，本文使用Matlab中的Simulink仿真工具箱建立仿真模型，對電力電子電路的故障為主要研究對象，分析各類型故障。選擇幾種具有代表性的故障類型為本文的研究對象，從測試點(diǎn)得到各種故障狀態(tài)下的輸出電壓信號。
　　 其次，運(yùn)用小波變換理論的多分辨率分析的方法對整流輸出電壓故障信號進(jìn)行分解，以各尺度的高頻部分能量為特征向量，提出了特征向量的提取方法同時(shí)證明了以各尺度能量分布

3、為特征向量的合理性。針對電力電子電路特點(diǎn)，本文將多種小波進(jìn)行對比并進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)分析，確定小波函數(shù)和分解尺度分別為Db40和八個(gè)尺度。再使用Matlab小波工具箱分解信號，提取各尺度小波變換系數(shù)并計(jì)算各尺充能量值，建立各類故障類別的能量特征空間。
　　 根據(jù)支持向量機(jī)理論，為了能建立有效的分類器，對比選擇高斯核函數(shù)為內(nèi)積函數(shù)并使用了雙線性網(wǎng)格搜索算法確定了相應(yīng)的最優(yōu)誤差懲罰參數(shù)和高斯核參數(shù)。針對電力電子電路故障的特點(diǎn)，本文