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压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断
被引量:
12
1
作者
张龙
陈宸
+1 位作者
韩宁
王亚慧
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期204-209,共6页
针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,提出一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。使用建筑电气故障模拟平台数据建立了其...
针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,提出一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。使用建筑电气故障模拟平台数据建立了其故障诊断模型,分别采用支持向量机、l1分类器和l2分类器对系统的5种故障状态进行了诊断对比,结果表明,利用稀疏表示算法可以达到很好的诊断效果,分类准确率为96.4%,诊断运行时间0.260 1 s,可以满足小样本数据的建筑电气故障诊断工程应用的需求。
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关键词
电气故障
故障诊断
支持向量机
压缩感知
分类
特征提取
信号重构
最优化
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职称材料
题名
压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断
被引量:
12
1
作者
张龙
陈宸
韩宁
王亚慧
机构
北京林业
大学
工学院
美国德州大学dallas分校电子工程系
北京建筑
大学
电气与信息
工程
学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期204-209,共6页
基金
北京市自然科学基金资助项目(8111002)
文摘
针对目前建筑电气系统缺少有效诊断故障方法的问题,提出一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。使用建筑电气故障模拟平台数据建立了其故障诊断模型,分别采用支持向量机、l1分类器和l2分类器对系统的5种故障状态进行了诊断对比,结果表明,利用稀疏表示算法可以达到很好的诊断效果,分类准确率为96.4%,诊断运行时间0.260 1 s,可以满足小样本数据的建筑电气故障诊断工程应用的需求。
关键词
电气故障
故障诊断
支持向量机
压缩感知
分类
特征提取
信号重构
最优化
Keywords
electric breakdown
fault diagnosis
support vector machines
compressed sensing
classification
fea-ture extraction
signal reconstruction
optimization
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
压缩感知理论中的建筑电气系统故障诊断
张龙
陈宸
韩宁
王亚慧
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014
12
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