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基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断
福州大学电气工程与自动化学院
|
蔡金锭
鄢仁武
提出一种基于Db6小波函数和随机森林算法相结合的电力电子故障诊断新方法.介绍应用Db6小波进行波形分解和提取故障特征量的方法与步骤,阐述随机森林算法决策树的生长和投票过程,应用随机森林算法设计出故障分类器,并将其应用于12脉波可控整流电路的故障识别.诊断结果表明,所提方法具有较高的正确诊断率和较强的抗噪声能力.在加入5%或10%的噪声情况下,该方法正确诊断率分别比DHMM诊断法高出2.87%和17.43%,在工程中具有实际应用价值.
机 构:
福州大学电气工程与自动化学院;
领 域:
无线电电子学
;
关键词:
故障诊断
;
电力电子电路
;
随机森林算法
;
小波分析
;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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电力科学与技术学报
2011年02期
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