基于梯度提升决策树的电力电子电路故障诊断

被引：30

作者：

陈宏 ^{[1
]}

邓芳明 ^{[2
]}

吴翔 ^{[2
]}

付智辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 华东交通大学交通运输与物流学院

[2] 华东交通大学电气与自动化工程学院

来源：

测控技术 | 2017年 / 36卷 / 05期

关键词：

电力电子电路; 故障诊断; PCA; 梯度提升决策树;

D O I：

10.19708/j.ckjs.2017.05.003

中图分类号：

TN707 [测试、检验];

学科分类号：

140101 [集成纳电子科学];

摘要：

针对电力电子电路的常见故障类型,提出一种利用主元分析(PCA)提取电路状态的故障信息特征和基于梯度提升决策树(GBDT)分类的电力电子电路故障诊断方法。首先讨论利用PCA进行特征提取的步骤以及GBDT的分类原理;然后研究了基于PCA特征提取以及GBDT分类的电力电子电路故障诊断流程;最后利用三相桥式整流电路进行了建模、仿真、验证,实验结果表明,采用该方法进行电力电子电路故障诊断相比其他方法在低维空间具有更高的诊断准确率和更佳的样本泛化能力。

引用

页码：9 / 12+20 +20

页数：5

共 12 条

[1]

Fault diagnosis of power electronic system based on fault gradation and neural network group.[J].Chengcai Ma;Xiaodong Gu;Yuanyuan Wang.Neurocomputing.2009, 13

[2]

Greedy function approximation: A gradient boosting machine [J].