电力电子装置故障波形相似性度量的小波矩阵变换法

提出一种基于小波矩阵变换的时序序列相似度量方法,并对该方法应用于电力电子装置故障波形相似性度量进行了抗噪性、灵敏度及相似值准确性分析.方法首先采用小波变换将时序序列压缩到小波子空间,再由K-L变换(Karhunen-Loeve transformation)提取样本时序序列的特征向量和正交基,然后将分析时序序列通过内积变换映射到正交基中得到分析特征向量,最后计算两个特征向量之间的欧式距离以判定时序序列的相似度.以电力电子装置故障波形的相似度量为例,实验表明该方法特征向量维数低,抗噪性好于直接小波法30倍,灵敏度是直接小波法1/3,相似值准确性好于小波奇异值法.该方法对于大规模时序序列的相似匹配和检索具有潜在的应用价值.