摘要
将小波多分辨率分析和主元分析方法以及归纳学习理论-决策树分类方法应用于电力电子电路的故障诊断中,提高了诊断效率及分类准确性,仿真结果验证了提出方法的正确性和有效性。
Wavelet multi-resolution analysis method, principal component analysis method and induction-based learning theory-decision tree method, are applied to diagnose faults of power electronic circuits. Diagnostic efficiency and classification rate are both improved. Satisfied simulation results are obtained.
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第9期1113-1116,1125,共5页
Journal of East China University of Science and Technology
基金
国家"十五"规划项目(J2001-1844-XJ)
青岛市自然科学基金项目(05-1-JC-88)
关键词
小波变换
多分辨率分析
主元分析
电力电子电路
故障诊断
wavelet transform
multi-resolution analysis
PCA
power electronic circuits
fault diagnosis
