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基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断
引用本文:栾家辉,刘亚龙,吕琛.基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断[J].南京航空航天大学学报,2011(Z1).
作者姓名:栾家辉  刘亚龙  吕琛
作者单位:北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
基金项目:国家自然科学基金(61074083,50705005)资助项目; 国防技术基础支持项目
摘    要:针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。

关 键 词:故障诊断  高压直流电源  最小二乘支持向量机  小波分析  

Fault Diagnosis for High-Voltage DC Power Source Based on Wavelet Analysis and LSSVM
Abstract:Aiming at the problems of its small failure sample size,lack of experience of experts and the difficulties of pattern identification,an improved method for least squares support vector machines(LSSVMs) is proposed,and the diagnostic problem of high-voltage DC power source is well resolved by comprehensive utilizing the advantages of wavelet in time-frequency analysis and LSSVMs in identification of small sample.
Keywords:fault diagnosis  high-voltage DC power source  least squares support vector machines(LSSVMs)  wavelet analysis  
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