近似峭度分別得到低頻近似熵模糊集和低頻近似 峭度模糊集；
[0027] 根據(jù)獲取的高頻細(xì)節(jié)熵和高頻細(xì)節(jié)峭度分別得到高頻細(xì)節(jié)熵模糊集和高頻細(xì)節(jié) 峭度模糊集；
[0028] 再根據(jù)低頻近似熵、低頻近似峭度、低頻近似熵模糊集、低頻近似峭度模糊集、高 頻細(xì)節(jié)熵、高頻細(xì)節(jié)峭度、高頻細(xì)節(jié)熵模糊集和高頻細(xì)節(jié)峭度模糊集構(gòu)造故障字典，從而實(shí) 現(xiàn)開關(guān)電路故障分類。
[0029] 所述的信息熵的計(jì)算方法為：
[0030]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，該方法用于開關(guān)電流 電路的故障診斷，其特征在于： 所述的開關(guān)電路故障診斷方法包括W下步驟： 步驟1 ;分類器訓(xùn)練W及構(gòu)造故障字典 基于電路仿真，采用基于小波變換和ICA特征提取的方法獲取特征參數(shù)，基于該特征 參數(shù)構(gòu)造故障字典W及訓(xùn)練分類器； 步驟2;故障診斷： 參照故障字典，針對(duì)待診斷的開關(guān)電流電路采用基于小波變換和ICA特征提取的方 法獲取特征參數(shù)，將該特征參數(shù)輸入到訓(xùn)練后的分類器中對(duì)待測(cè)開關(guān)電流電路進(jìn)行故障診 斷，分類器的輸出信號(hào)即為故障診斷結(jié)果； 所述的基于小波變換和ICA特征提取的方法包括W下步驟： 步驟a;產(chǎn)生偽隨機(jī)信號(hào)作為測(cè)試激勵(lì)信號(hào)； 偽隨機(jī)信號(hào)為偽隨機(jī)脈沖序列； 步驟b;定義故障模式； 對(duì)開關(guān)電流電路進(jìn)行靈敏度分析，得到元件參數(shù)的改變對(duì)電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)特征的一階改 變，W定位電路中最有可能發(fā)生故障的故障元件；并基于故障元件定位劃分故障模式；故 障元件的數(shù)量為N，則故障模式的種類為2*N個(gè)；N為自然數(shù)； 步驟C.采集電路的原始響應(yīng)數(shù)據(jù)： 用偽隨機(jī)信號(hào)激勵(lì)被測(cè)的開關(guān)電流電路，用ASIZ軟件對(duì)被測(cè)開關(guān)電流電路的各種故 障狀態(tài)及正常狀態(tài)進(jìn)行仿真，從開關(guān)電流電路的輸出端采集到原始響應(yīng)數(shù)據(jù)；該原始響應(yīng) 數(shù)據(jù)為電流或電壓數(shù)據(jù)； 步驟d.采用化ar小波正交濾波器對(duì)原始響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 利用化ar小波正交濾波器作為采集序列的預(yù)處理系統(tǒng)，得到觀測(cè)信號(hào)的低頻近似信 息和高頻細(xì)節(jié)信息； 步驟e.故障特征參數(shù)提取； 分別針對(duì)預(yù)處理后的信號(hào)計(jì)算低頻近似信息和高頻細(xì)節(jié)信息的滴和峭度；獲得W下特 征參數(shù)；低頻近似滴、低頻近似峭度、高頻細(xì)節(jié)滴和高頻細(xì)節(jié)峭度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，步驟1中，構(gòu)造故障字典的步驟為： 基于獲取的低頻近似滴和低頻近似峭度分別得到低頻近似滴模糊集和低頻近似峭度 模糊集； 根據(jù)獲取的高頻細(xì)節(jié)滴和高頻細(xì)節(jié)峭度分別得到高頻細(xì)節(jié)滴模糊集和高頻細(xì)節(jié)峭度 模糊集； 再根據(jù)低頻近似滴、低頻近似峭度、低頻近似滴模糊集、低頻近似峭度模糊集、高頻細(xì) 節(jié)滴、高頻細(xì)節(jié)峭度、高頻細(xì)節(jié)滴模糊集和高頻細(xì)節(jié)峭度模糊集構(gòu)造故障字典，從而實(shí)現(xiàn)開 關(guān)電路故障分類。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，所述的信息滴的計(jì)算方法為： 信息滴/的=W￡{^Xp(-J2/巧片 +<^:(￡{州_^^):;式中，=36/(8^盡- 9)和k2= 1/ (2-6/31 )，X是提取到的被測(cè)電路輸出端的原始電流響應(yīng)數(shù)據(jù)經(jīng)小波變換得到的數(shù)據(jù)；E表 示期望值； 所述的峭度的計(jì)算方法為： 峭度kud(x) =E{x4}-3圧{x2}]2,X是提取到的被測(cè)電路輸出端的原始電流響應(yīng)數(shù)據(jù) 經(jīng)小波變換得到的數(shù)據(jù)，E表示期望值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，模糊集是晶體管跨導(dǎo)值gm在容差范圍為5%或10%變化時(shí)所得到的信息滴或峭 度的變化區(qū)間； 低頻近似信息滴模糊集和高頻細(xì)節(jié)信息滴模糊集均為一個(gè)數(shù)值區(qū)間；正常模式是指電 路未發(fā)生故障的模式；并給每一種故障模式和正常模式設(shè)定一個(gè)故障代碼； 將故障模式、正常模式、故障代碼和故障特征值W及故障特征模糊集作為一組數(shù)據(jù)列 成一個(gè)表，如果故障特征模糊集足W隔離出所有故障，即用現(xiàn)有信息建立用于開關(guān)電流電 路故障分類的故障字典；偽隨機(jī)信號(hào)為采用8階線性反饋移位寄存器產(chǎn)生的255位偽隨機(jī) 序列。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，步驟b中，采用開關(guān)電流電路專業(yè)仿真軟件ASIZ仿真對(duì)電路進(jìn)行靈敏度分析W 定位故障元件。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，步驟C中，對(duì)各種故障模式和正常狀態(tài)進(jìn)行時(shí)域分析和30次蒙特卡羅分析，同時(shí) 在電路的輸出端W250KHZ的采樣頻率對(duì)故障響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行采樣，得到的采樣信號(hào)為原始 響應(yīng)數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷 方法，其特征在于，所述的分類器為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器或支持向量機(jī)分類器，所述的分類器為 2個(gè)，一個(gè)分類器針對(duì)低頻近似滴和低頻近似峭度，另一個(gè)分類器針對(duì)高頻近似滴和高頻近 似峭度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器采用S層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有2個(gè)輸入端（即輸入神經(jīng)元 數(shù)目2個(gè)），分別輸入峭度和滴值，輸出神經(jīng)元數(shù)目為2化1個(gè)，即電路的故障類別數(shù)目，隱層 神經(jīng)元預(yù)選為h個(gè)，h滿足y]n+m+\<h< +m+10，n為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)，n= 2，m為輸出節(jié) 點(diǎn)數(shù)，m= 2化1，隱層神經(jīng)元選取log-sigmoid傳輸函數(shù)，輸出神經(jīng)元選取線性傳輸函數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，其 特征在于，所述的開關(guān)電流電路為六階切比雪夫低通濾波器電路或六階楠圓帶通濾波器電 路。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于小波變換和ICA特征提取的開關(guān)電路故障診斷方法，步驟1：分類器訓(xùn)練以及構(gòu)造故障字典，基于電路仿真，采用基于小波變換和ICA特征提取的方法獲取特征參數(shù)，基于該特征參數(shù)構(gòu)造故障字典以及訓(xùn)練分類器；步驟2：故障診斷：參照故障字典，針對(duì)待診斷的開關(guān)電流電路采用基于小波變換和ICA特征提取的方法獲取特征參數(shù)，將該特征參數(shù)輸入到訓(xùn)練后的分類器中對(duì)待測(cè)開關(guān)電流電路進(jìn)行故障診斷，分類器的輸出信號(hào)即為故障診斷結(jié)果本發(fā)明構(gòu)思巧妙，易于實(shí)施，仿真證明，相比現(xiàn)有方法，能更準(zhǔn)確的區(qū)分出各種故障類型。
【IPC分類】G01R31-28
【公開號(hào)】CN104793124
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510157461
【發(fā)明人】龍英, 張竹嫻, 張鎮(zhèn)
【申請(qǐng)人】長(zhǎng)沙學(xué)院
【公開日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2015年4月6日