高鵬
摘 要:為了提高電路測(cè)試中干擾信號(hào)檢測(cè)的準(zhǔn)確性,該文提出一種基于諧波小波-支持向量機(jī)的電路測(cè)試中干擾信號(hào)測(cè)試方法。利用小波濾波器將檢測(cè)信號(hào)在不同尺度上分解成不同的分量,實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)與干擾信號(hào)的分離;利用支持向量機(jī)對(duì)分離出來的干擾信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)分類與識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了干擾信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文方法能夠?qū)﹄娐窚y(cè)試中的干擾信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè),效果令人滿意。
關(guān)鍵詞:電路測(cè)試 干擾信號(hào) 檢測(cè)
中圖分類號(hào):TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2016)02(b)-0028-02
在電路測(cè)試中,電流,電壓等信號(hào)能夠準(zhǔn)確反映電路的運(yùn)行情況,這些信號(hào)包含了進(jìn)行電路故障診斷的重要信息,進(jìn)行準(zhǔn)確故障診斷的前提是獲得沒有干擾信號(hào)的測(cè)試信號(hào)[1]。但是在實(shí)際的電路測(cè)試中,測(cè)得的信號(hào)中往往包含大量的干擾信號(hào),這些干擾信號(hào)主要來源于系統(tǒng)內(nèi)的干擾信號(hào)和系統(tǒng)外的干擾信號(hào),干擾信號(hào)的存在會(huì)對(duì)電路故障的診斷帶來嚴(yán)重干擾,因此,如何對(duì)電路測(cè)試中干擾信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè),已經(jīng)成為當(dāng)前電路測(cè)試領(lǐng)域中一個(gè)研究熱點(diǎn)[2]。為了提高電路測(cè)試中干擾信號(hào)檢測(cè)的準(zhǔn)確性,提出一種基于諧波小波-支持向量機(jī)的電路測(cè)試中干擾信號(hào)測(cè)試方法。
1 利用諧波小波對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行分離
諧波小波函數(shù)的本質(zhì)是一個(gè)帶通濾波器,它在頻域內(nèi)的結(jié)構(gòu)形式為盒型形式,在時(shí)域內(nèi)的結(jié)構(gòu)形式為復(fù)數(shù)函數(shù)的小波函數(shù)。諧波小波函數(shù)頻域的表達(dá)式為:,由諧波小波函數(shù)的表達(dá)式可知,諧
波小波函數(shù)的頻域有著典型的盒型結(jié)構(gòu),因此,利用該公式能夠得到電路測(cè)試中在窄帶內(nèi)的微弱故障信號(hào)。利用Fourier方法對(duì)諧波小波函數(shù)進(jìn)行逆變換,能夠得到諧波小波函數(shù)的時(shí)域表達(dá)式:
。利用諧波小波函數(shù)的時(shí)域表達(dá)式能夠?qū)z測(cè)信號(hào)進(jìn)行多辨析分析,從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)信號(hào)中干擾信號(hào)與微弱故障信號(hào)的準(zhǔn)確分離。
由于基于FFT快速算法,因此可以利用數(shù)學(xué)運(yùn)算的方式就可以實(shí)現(xiàn)電路測(cè)試中干擾信號(hào)與微弱故障信號(hào)的快速分離,具有運(yùn)算簡(jiǎn)單、分離精度高等特點(diǎn)。
2 利用支持向量機(jī)對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)
2.1 構(gòu)建諧波小波-支持向量機(jī)核函數(shù)
支持向量機(jī)(簡(jiǎn)稱SVM)是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)方法,主要用于分類識(shí)別與回歸分析。支持向量機(jī)的重要特征是逼近理論問題與學(xué)習(xí)方法相對(duì)獨(dú)立。在支持向量機(jī)中,核函數(shù)是重要的構(gòu)成部分,它對(duì)支持向量機(jī)的分類方面起到關(guān)鍵的作用,要選擇合適的核函數(shù),就必須首選考慮需要解決的問題的先驗(yàn)知識(shí)。在電路測(cè)試中干擾信號(hào)的檢測(cè)中,核函數(shù)能夠準(zhǔn)確反映干擾信號(hào)分類識(shí)別的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)干擾信號(hào)的分類識(shí)別具有重要的優(yōu)化作用。相關(guān)研究表明,支持向量機(jī)的核函數(shù)滿足的條件是必須滿足Mercer條件。Mercer條件又被成為平移不變核條件,它是成為支持向量機(jī)核函數(shù)的充分必要條件,即:Fourier變換為非負(fù)。利用諧波小波構(gòu)建支持向量機(jī)核函數(shù)的具體方法如下所述。
設(shè)置電路測(cè)試中測(cè)試信號(hào)的小波函數(shù)為,尺度因子為,平移因子為,令,則符合Mercer條件內(nèi)積核形式的諧波小波核函數(shù)的表達(dá)形式為,符合平移不變核函數(shù)的諧波小波核函數(shù)的表達(dá)形式為。上述兩種核函數(shù)都可以作為用于干擾信號(hào)分類識(shí)別的支持向量機(jī)的核函數(shù)。
根據(jù)上面闡述的方法,能夠構(gòu)建諧波小波-支持向量機(jī)核函數(shù),從而為干擾信號(hào)的分類檢測(cè)提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。
2.2 電路測(cè)試中干擾信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)
在電路測(cè)試中干擾信號(hào)的檢測(cè)中,若得到的干擾信號(hào)的樣本集為,,,假設(shè)在m個(gè)尺度上m的個(gè)諧波小波支持向量機(jī)對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),由支持向量機(jī)的有關(guān)原理能夠得到諧波小波核函數(shù)支持向量機(jī)在尺度對(duì)干擾信號(hào)的樣本進(jìn)行檢測(cè)的數(shù)學(xué)模型,其表達(dá)形式為,而在尺度上對(duì)干擾信號(hào)樣本分量進(jìn)行檢測(cè)的模型的表達(dá)形式為,以此類推,在尺度對(duì)干擾信號(hào)樣本分量的檢測(cè)模型的表達(dá)形式為,其中,分別為尺度上核函數(shù)生成的干擾信號(hào)分量特征的映射,即。最后得到的諧波小波核函數(shù)的支持向量機(jī)的檢測(cè)模型為,其中。
在支持向量機(jī)中,代價(jià)函數(shù)-為不敏感函數(shù),由于支持向量機(jī)的檢測(cè)模型能夠推導(dǎo)出干擾信號(hào)分類識(shí)別的優(yōu)化問題:,該優(yōu)化問題的約束條件為:
≤
≥
其中,C是懲罰因子;,,,,為松弛因子;,分別為尺度上的不敏感函數(shù)的參數(shù)。
由干擾信號(hào)分類識(shí)別的目標(biāo)函數(shù)約束條件構(gòu)建Lagrange函數(shù),對(duì)該函數(shù)分別利用進(jìn)行求導(dǎo),并令其為零,能夠得到干擾信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化問題的對(duì)偶形式:,該式需要滿足的約束條件為:,并且,,其中,為L(zhǎng)agrange乘子。
這樣,就能得到個(gè)尺度上干擾信號(hào)的檢測(cè)模型,其中,的計(jì)算公式為。
根據(jù)上面闡述的方法,得到的基于諧波小波核函數(shù)支持向量機(jī)的干擾信號(hào)檢測(cè)的具體過程如下所述:(1)選擇合適的干擾信號(hào)分解的尺度數(shù)目m;(2)求解相關(guān)系數(shù);(3)建立支持向量檢測(cè)模型;(3)獲得準(zhǔn)確的干擾信號(hào)識(shí)別分類的結(jié)果。
3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
為了驗(yàn)證該文方法的有效性,利用仿真軟件matlab7.4進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。利用傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在電路測(cè)試中故障信號(hào)的檢測(cè)中,用幅值A(chǔ)=0.05,頻率f=0.01 Hz,占空比的周期信號(hào)模擬電路測(cè)試中的干擾信號(hào)。相同干擾信號(hào)的情況下,得到的仿真結(jié)果為:相對(duì)于傳統(tǒng)方法,利用該文方法得到的故障信號(hào)的信噪比平均提升了3.5 dB,早期故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率提高了13%,達(dá)到了96.3%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該文方法具有明顯的優(yōu)越性。
4 結(jié)語
針對(duì)傳統(tǒng)方法存在的缺陷,提出一種基于諧波小波-支持向量機(jī)的電路測(cè)試中干擾信號(hào)測(cè)試方法。根據(jù)早期電路故障信號(hào)頻率分布的特點(diǎn),利用小波濾波器將檢測(cè)信號(hào)在不同尺度上分解成不同的分量,實(shí)現(xiàn)故障信號(hào)與干擾信號(hào)的有效分離;利用支持向量機(jī)對(duì)分離出來的干擾信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)分類與識(shí)別,最終實(shí)現(xiàn)了電路測(cè)試中干擾信號(hào)的準(zhǔn)確檢測(cè)。
參考文獻(xiàn)
[1]趙清.數(shù)字電路中非正常跳變信號(hào)的檢測(cè)方法研究[J].科技通報(bào),2015(9):224-227.
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