[發明專利]基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法

有效

• 申請號: 201910045296.1
• 申請日: 2019-01-17
• 公開（公告）號: CN109784279B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 張建龍;郭鑫宇;陳圓圓;何建輝;王亞南;李月
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F18/213
• 分類號: G06F18/213;G06F18/24
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 黃偉洪

1.一種基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法，其特征在于，所述基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法包括：

首先通過實時設備采集X射線高壓電源工作信號，對于信號利用GHM多小波直接進行多尺度分解，獲取各個頻段多小波系數；

然后提取多小波高頻系數進行軟閾值收縮，去除噪聲干擾；

其次計算處理后的多小波高頻系數的各頻段絕對值和、能量和能量熵歸一化后拼接成多維特征矢量；

最后將特征矢量送入訓練好的SVM模型，獲得最終的診斷結果；

所述基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法具體包括：

步驟一，對輸入是長度為N的電流信號，采用GHM多小波對信號進行多尺度分解，分解層數為L，分解后按照層數由高到低排列將高頻系數表示為D_L,D_L-1,...,D₂,D₁，其中每個系數矩陣有2維；

步驟二，信號x(n)表示為：

x(n)＝f(n)+σz(n),n＝0,1,...,N-1；

f(n)為一維真實信號，z(n)為噪聲，σ為噪聲方差，N為信號長度；多小波去噪就是根據實際應用對多小波分解系數做出合理的處理；多小波軟閾值處理多小波分解系數的方法表達為：

其中ω是小波系數，t是閾值；設置閾值

步驟三，對于長度為N的電流信號，采用GHM多小波進行L級分解后獲取的多小波高頻系數可表示為D_L,D_L-1,...,D₂,D₁，提取的多小波系數特征包括：每個頻帶系數的最大值、最小值、能量及能量熵；

步驟四，利用SVM模型對輸入特征矢量進行診斷具體包括：SVM包含：線性SVM及非線性SVM，線性SVM目標函數及約束條件如下式：

該問題的學習方式采用對偶算法，則原問題式的對偶問題是：

非線性SVM對偶問題的目標函數及分類決策函數分別：

2.如權利要求1所述的基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法，其特征在于，所述步驟一和步驟三中的N滿足2的整數次冪。

3.如權利要求1所述的基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法，其特征在于，所述步驟三中：

第L層高頻系數D_L的能量定義為：

多小波高頻系數的能量熵S表示為：

4.如權利要求1所述的基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法，其特征在于，所述步驟四中采用SMO算法將原二次規劃問題分解為只有兩個變量的二次規劃子問題，并對子問題進行解析求解，直到所有變量滿足KKT條件為止；通過啟發式的方法得到原二次規劃問題的最優解，最后實現SVM的高效求解。

5.一種應用權利要求1～4任意一項所述基于多小波分析及SVM的X射線高壓電源故障診斷方法的電源故障探測平臺。