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提出一种基于小波去噪的软硬阈值改良折衷法与加布莱克曼窗的傅里叶变换算法相结合的谐波检测方法。该方法采用小波软硬阈值改良折衷法对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,利用加布莱克曼窗的傅里叶变换算法对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波的幅值和频率。仿真检测结果表明小波去噪后的谐波波形接近于原始信号谐波波形,信噪比提高了8.3226dB,小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。 相似文献
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为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络(SOM,self-organizing feature map)相结合的模拟电路故障诊断方法.该方法首先对模拟电路故障响应信号进行小波分解、提取能量值、均值和方差组成输入特征向量,同时采用余弦分离度评价小波变换在不同小波基函数下获取故障特征的有效性,据此选择余弦分离度最小的小波基分解的特征向量输入到自组织特征映射网络进行故障分类.仿真实验表明,利用余弦分离度选择的最优小波基能有效提高模拟电路故障特征提取,模糊神经网络能对故障模式进行精确分类. 相似文献
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自适应提升小波变换与信号去噪 总被引:4,自引:0,他引:4
文章引入了基于提升法的自适应离散小波变换,根据LMS自适应法使伯恩斯坦预测算子自适应匹配特定的数据序列,而且应用该方法于信号的软域值去噪,数值仿真实验表明自适应提升小波变换同经典的小波变换相比,去噪后信号的信噪比效率相近,提升方法的优点在于其设计上的灵活性和计算简单。 相似文献
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Gabor小波是一种重要的纹理特征提取方法。利用其基函数的正交性,Gabor小波不仅可以有效地提取纹理特征,而且可以消除冗余信息。然而,采用Gabor小波方法计算得到的纹理特征向量具有较高的维数,因此,提出一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法。该方法采用Gabor小波方法计算不同尺度和方向的能量信息,根据这些信息确定了显著峰集合。根据显著峰集合,确定了纹理特征向量,并且把显著性作为权重引入到相似性度量。实验结果表明,采用该方法的系统具有和采用直接Gabor小波变换方法的系统近似相同的检索性能,而纹理特征向量的维数仅为采用直接Gabor小波变换方法计算得到的纹理特征向量维数的6.1%。 相似文献
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图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。 相似文献
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Zhi-kun Hu Wei-hua Gui Chun-hua Yang Fei Xu 《International Journal of Control, Automation and Systems》2010,8(2):250-256
A feature vectors extracting method for similarity measurement between a referenced sequence and an analyzed sequence is proposed. The referenced sequence and analyzed sequence are compressed into two wavelet matrices by Discrete Orthogonal Wavelet Transform (DOWT), respectively. A singular value vector and the multi-subspaces of the referenced matrix are derived from wavelet matrices by singular value decomposition (SVD). Consequently, a uniform subspace of which all sequences are mutual orthogonal can be constructed by serializing multi-subspaces, and the analyzed feature vectors can also be obtained by inner product transformation between analyzed sequence and all sequences derived from the multi-subspaces. The similarity is measured between the analyzed feature vector and the singular value vector of the referenced sequence. The simulation results show that the proposed method is improved in the dimension, accuracy and anti-noise ability with little sensitivity sacrifice. 相似文献
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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. 相似文献
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Fault classification method for inverter based on hybrid support vector machines and wavelet analysis 总被引:1,自引:0,他引:1
Zhi-kun Hu Wei-hua Gui Chun-hua Yang Peng-cheng Deng Steven X. Ding 《International Journal of Control, Automation and Systems》2011,9(4):797-804
A new classification method for fault waveform is proposed based on discrete orthogonal wavelet transform (DOWT) and hybrid
support vector machine (hybrid SVM) for fault type of a three-phase voltage inverter. The waveforms of output voltage obtained
from the faulty inverter are decomposed by DOWT into wavelet coefficient matrices, through which we can obtain singular value
vectors acted as features of time-series periodic waveforms. And then a multi-classes classification method based on a new
Huffman Tree structure is presented to realize 1-v-r SVM strategy. The extracted features are applied to hybrid SVM for determining
fault type. Compared to employing the structure based on ordinary binary tree, the superiority of the proposed SVM method
is shown in the success of fault diagnosis because the average Loo-correctness of the SVM based on Huffman tree structure
exceed the general SVM 3.65%, and the correctness reaches 99.6%. 相似文献
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基于小波分析和分层决策的模拟电路故障识别方法* 总被引:1,自引:1,他引:0
针对模拟电路存在较多故障模式的诊断中易出现分类混叠的问题,提出一种小波分析和分层决策的故障识别方法。首先用小波变换方法提取电路的两种故障特征,模糊C均值算法分析故障特征数据的分布特性,以决策树的形式分割各故障子类。通过对决策树节点特征的优化选择,使各故障子类的区分得以最大化。最后按照决策树结构建立分级诊断的故障决策系统,分别以支持向量机和神经网络作为树节点分类器,有效地提高了故障的识别率。该方法应用于高通滤波器电路的故障识别,正确率高于99%,比经典支持向量机多分类方法具有更好的诊断性能。 相似文献
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在资源受限条件下,根据数据挖掘任务在执行过程中实时产生的资源和任务状态来准确地预测任务执行时间是非常重要的。为有效地使用时间序列数据实现准确预测,提出一种降载策略来确定预测的切入点和数据处理方案。该策略使用动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)距离度量子序列与整个序列之间相似度的变化以确定用于预测的数据,然后利用小波变换计算小波系数并提取小波系数的能量值作为预测的特征,最后预测任务执行时间。实验结果表明,该方法提取的特征信息包含原序列较多信息,在预测任务执行时间方面具有较高的准确性。 相似文献
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利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于改进型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为改进型神经网络的输入,利用改进型神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。文中对小波神经网络采用的优化算法是:动量因子和学习率自适应调整相结合的梯度下降法,该方法可以提高学习速度并增加算法的可靠性。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到了93%以上。 相似文献
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基于小波包与支持向量机的碰摩故障识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了很好地识别旋转机械的转静件碰摩故障,提出了基于小波包和支持向量机(SVM,support vector machine)的碰摩故障识别方法.采用小波包对信号进行特征向量的提取,利用基于"一对多"和"一对一"的改进算法构建多类故障分类器,对多种碰摩故障进行识别.同时,以双盘悬臂转子-轴承系统的碰摩故障为例,应用该方法进行故障识别,试验结果表明,RBF核SVM故障平均识别率达到97.25%.可见,基于小波包与支持向量机分类器诊断方法的识别率明显优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力. 相似文献
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In order to solve the problems of unsatisfactory diagnosis performance and unstable model of conventional fault diagnosis methods for transformers, a new approach based on improved empirical wavelet transform (IEWT) and salp swarm algorithm (SSA) optimized kernel extreme learning machine (KELM) is proposed in this study. Firstly, IEWT is used to adaptively decompose the vibration signal to obtain a set of empirical wavelet functions (EWFs). Secondly, the first n-order components with high correlation coefficient are collected. Thirdly, the mean value, variance, kurtosis, refine composite multiscale entropy (RCMSE), and time-frequency entropy(TFE) of these n-order components are calculated to construct a fusion feature vector. Finally, a two-level diagnostic model based on SSA-KELM is established. The first-level of it is applied to identify normal and abnormal states, and the second-level is selected to identify fault categories in the abnormal states. The proposed method can effectively diagnose the existing fault categories in the training set and accurately identify the unknown categories of faults. Experimental results show that the proposed method can efficiently extract features of different vibration signals and identify the faults, with an average classification accuracy of 96.25%. It is better than other methods, such as wavelet packet energy spectrum analysis-KELM and EWT-fisher. 相似文献