[發明專利]一種基于響應混疊性度量小波包分解算法的參數優化方法

有效

• 申請號: 202010326364.4
• 申請日: 2020-04-26
• 公開（公告）號: CN111610428B
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 楊智明;俞洋;賈紹華;肖紫文;彭喜元
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G01R31/28
• 分類號: G01R31/28;G01R31/3161
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 時起磊

1.一種基于響應混疊性度量小波包分解算法的參數優化方法，其特征在于，包括：

步驟一：獲取電路元件靈敏度順序表，元件按電路元件靈敏度升序排列；

步驟二：在脈沖信號的激勵下獲取電路N次正常狀態響應數據以及由故障元件P_i引起的故障狀態下的響應數據共N×p次，即得到N條正常狀態原始數據和N×p條故障狀態原始數據；

其中，i＝1,2,…,p；

步驟三：建立小波包分解特征提取方法庫W＝{w₁,w₂,…,w_q}；

其中，W表示所有待選擇的特征提取方法的集合，w₁,w₂,…,w_q分別代表第1、2、…、q種特征提取方法；

建立小波包分解特征提取方法庫，具體過程為：

每種小波包分解算法對應三個參數，分別為小波基函數種類、選為特征的小波包系數子帶數k以及特征空間的核函數種類；將三個參數的待選選項相互組合，每種組合方式認定為1種小波包分解算法，得到小波包分解特征提取法方法庫W＝{w₁,w₂,...,w_q}；

步驟四：使用方法庫內不同參數的小波包分解方法依次處理步驟二獲取的電路正常/故障狀態原始數據，并計算處理后得到的正/負類樣本在對應特征空間下的高維距離度量值，每條原始數據對應一個距離度量值；

步驟五：對于小波包分解方法w_j，j∈[1，q]，根據高維距離度量值得到1條正常狀態正態分布曲線和p條故障狀態正態分布曲線

步驟六：計算每種小波包分解方法處理后的p條故障狀態正態分布曲線與正常狀態正態分布曲線間的混疊面積；

步驟七：根據電路元件靈敏度順序表結合步驟六得到的響應混疊性，按優先級優選出最優小波包分解算法的參數，具體過程為：

步驟七一：將小波包分解特征提取方法庫內的方法按照元件靈敏度順序表第1位元件對應故障的混疊面積由小到大排列，保留前p位次的小波包分解方法待篩選；

步驟七二：將步驟七一中篩選出的小波包分解特征提取方法按照元件靈敏度順序表第2位元件對應的故障混疊面積由小到大排列，保留前p-1位次的小波包分解方法待篩選；

步驟七三：將步驟七二中篩選出的特征提取方法按照元件靈敏度順序表第3位元件對應的故障混疊面積由小到大排列，保留前p-2位次的小波包分解方法待篩選，以此類推，直至將待篩選的特征提取方法按照元件靈敏度順序表第p位元件對應的故障混疊面積由小到大排列，保留第1位次的小波包分解方法，該方法的參數即為優選出的小波包分解算法最優參數。

2.根據權利要求1所述一種基于響應混疊性度量小波包分解算法的參數優化方法，其特征在于，所述步驟一中電路元件靈敏度為元件變化比例固定時，輸出信號特征的相對變化比例。

3.根據權利要求2所述一種基于響應混疊性度量小波包分解算法的參數優化方法，其特征在于，所述步驟二中正常狀態原始數據和故障狀態原始數據為電路在脈沖信號激勵下一個周期內的時域電壓輸出信號經采樣后，在Matlab中使用interp1函數對原始數據進行插值，并進行等時間間隔采樣后得到的時間序列。