[發(fā)明專利]一種基于小波變換的高壓直流故障分類方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010154575.4 | 申請日： | 2020-03-07 |
| 公開（公告）號： | CN111382790B | 公開（公告）日： | 2023-09-29 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李建強;王延安;李鵬智;馮慧;李媛 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京工業(yè)大學 |
| 主分類號： | G06F18/2411 | 分類號： | G06F18/2411;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/25 |
| 代理公司： | 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203 | 代理人： | 劉萍 |
| 地址： | 100124 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 變換 高壓 直流 故障 分類 方法 | ||
1.一種基于小波變換的高壓直流故障分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1,為保持原有的故障信號特征，利用軟閾值去燥方法對斷電點位數(shù)據(jù)進行去燥，去除斷電點位中的噪聲；
步驟2，利用離散小波變換分別對斷電點位和通電點位進行多尺度分解，提取出各頻段的細節(jié)分量和近似分量；
步驟3，提出一種自適應(yīng)層數(shù)的小波包變換方法，對通電點位信號和斷電點位信號進行充分分解，進一步提取高頻特征，并對產(chǎn)生的特征進行降維處理；
步驟4，將步驟2和步驟3產(chǎn)生的特征向量進行融合，并輸入到訓練好的SVM分類模型中進行識別檢測；
步驟3具體如下：
(1)首先，從第1層開始，計算每層小波包變換能量熵，即：
其中di,j表示第i層第j個節(jié)點的頻率值；
(2)計算第i層小波層分解能量的平均值Ei，即：
(3)除第一層外，若該層的能量平均值占上一層能量的平均值15％以上，則繼續(xù)分解，返回(1)；否則則停止分解，執(zhí)行步驟(4)；
(4)提取前層不同頻段的小波特征系數(shù)；由于不同樣本的分解層數(shù)不同，其提取的小波包特征系數(shù)也不一定相同；需統(tǒng)計樣本中最小的分解層數(shù)進行降維處理；以保證每個樣本所采取樣本特征維數(shù)一致；降維方法選用的PCA降維方法。
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