[发明专利]一种基于改进优选小波包的故障诊断方法在审
| 申请号： | 201811038641.0 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109239585A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 孙建红;邹光宇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/316 | 分类号： | G01R31/316 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进优选小波包的决策树SVM模拟电路故障诊断方法，包括如下步骤：利用电路仿真软件提取各故障模式下的电路响应信号；利用改进的优选小波包方法选出提取故障特征的最佳小波基函数；利用选取出的最优小波基函数对原信号进行小波包变换，形成故障样本特征向量集；利用最小生成树求取所有故障特征向量集之间的链路结构；利用组间互连接距离求出最佳的决策树拓扑结构；按照拓扑树结构训练出决策树模型，最后利用故障样本向量集训练每一个节点对应的SVM分类器。本发明具有良好的鲁棒性，泛化性能较强。 | ||
| 搜索关键词： | 小波包 优选 故障样本 故障诊断 决策树 最优小波基函数 电路仿真软件 电路响应信号 故障特征向量 决策树模型 特征向量集 小波包变换 小波基函数 最小生成树 改进 泛化性能 故障模式 故障特征 连接距离 链路结构 模拟电路 拓扑结构 鲁棒性 树结构 向量集 拓扑 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进优选小波包的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用电路仿真软件提取各故障模式下的电路响应信号；步骤2，利用改进的基于能量熵的优选小波包方法挑选出提取故障特征的最佳小波基函数；步骤3，利用选取出的最优小波基函数对原信号进行小波包变换，形成故障样本特征向量集；步骤4，利用最小生成树求取所有故障特征向量集之间的拓扑链路结构；步骤5，利用组间互连接距离求出最佳的决策树拓扑结构，然后按照拓扑树结构训练出决策树模型；步骤6，利用故障样本向量集训练每一个节点对应的SVM分类器。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811038641.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
