【摘 要】
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针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机（SVM）的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换（DOWT）将周波序列
【机 构】
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中南大学物理科学与技术学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60904077,60874069）, 深圳市科技计划基础研究资助项目（JC200903180555A）
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针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机（SVM）的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换（DOWT）将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解（SVD）的方法获得系数矩阵的奇异值向量,作为周波序列的特征值.建立基于新的Huffman树来实现支持向量机策略的多类分类模型.将奇异值分解得到的特征向量应用到该分类模型,判断逆变器的故障类型.仿真结果表明,该模型的平均期望准确率比基于普通二叉树的支持向量机多类模型高3.65%,分类准确率达到99
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