基于CS理论的24脉波整流器开路故障诊断方法

摘要

cqvip:针对24脉波整流器晶闸管开路故障待处理数据量大、诊断精度不高和诊断速度慢的缺点,提出一种基于压缩感知(CS)理论对开路故障电压信号的稀疏向量进行特征提取的分类识别方法。利用冗余字典和高斯测量矩阵对原始信号进行稀疏表示和测量,接着用正则化自适应匹配追踪算法对测量信号进行重构,得到稀疏向量;对稀疏向量进行6种特征参数的提取,将其作为BP神经网络的输入,实现对开路故障的诊断识别;选取典型的开路故障类型,进行仿真实验验证。仿真结果表明,传统方法要处理的数据长度为1000,而所提方法要处理的数据长度只有50,以很少的数据量保存了原有信号的特征信息,使得开路故障识别准确率显著提高,诊断速度加快。