歸納學習理論在故障診斷中的應用.pdf

1、本論文以大型整流器為研究對象，以發(fā)展和完善電力電子電路故障自動診斷方法為目的，針對故障診斷系統(tǒng)中的幾個關鍵技術問題進行了深入研究和分析。 首先，結合實際工業(yè)背景對大型整流設備各類故障情況進行分析，以晶閘管故障為主要研究對象，根據(jù)整流電路的信號特點，運用具有良好時-頻局部化分析能力的小波分析理論進行整流輸出電壓和整流輸出電流故障信號的多尺度小波變換，提取各尺度小波變換系數(shù)計算各尺度能量值，建立起各類故障模式的能量特征空間，有效提取

2、了各類故障模式的特征；研究了多元統(tǒng)計理論中的主元分析方法在能量特征量降維中的應用，以簡化分類器的構造。 其次，在對目前興起的歸納學習理論-決策樹分類理論進行充分研究的基礎上，首次將決策樹分類方法應用到電力電子電路這樣的強非線性系統(tǒng)的故障診斷中，充分發(fā)揮了決策樹分類器所具有的處理非線性和分類速度快以及決策樹方法所具有的表示方法可解釋性強、簡潔明了的優(yōu)點，并借鑒已有的電力電子電路故障診斷方法對整流電路各類故障模式做出分析診斷。