基于小波包优选的模拟电路故障特征提取方法

第 33 卷第 1 期
袁莉芬等 基于小波包优选的模拟电路故障特征提取方法
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导致提取的故障特征可分离性低，从而使故障模式 识别存在较大的分类误差。
小波包变换具有良好的时频特性，在模拟电 路故障特 征 提取中得 到 了广泛应 用[5-7]。然而 ，不 同的小波包基函数具有不同的性质，对信号的分 析 能 力 也 不 同 [8,9]，从 而 导 致 小 波 包 变 换 提 取 的 模 拟电路故障特征的可识别度也不同。目前利用小 波包变换进行模拟电路故障特征提取时，其小波 包基函数的选取都比较随意，缺乏相关的规则或 标准，无法保证所利用的小波包得到故障特征为 最优小波 故 障特征。文 献 [10]未考虑 如何选择 合 适 的小波包 基 函数。文献[11]提出利 用 特征偏离 度 来 选取小波包基函数，其特征偏离度的计算以小波 分解后各频带的总能量为基准。然而，故障特征 要求具备反映故障模式的能力，且特征越有序反 映能力越强，而特征的有序性与信号能量没有直 接联系，因此仅以能量为基准的特征偏离度的小 波包优选方法不能保证特征为最优的故障模式特 征。尽管信号能量与信号的有序性没有直接关联 性，但根据信息论，信号从无序变为有序属于信 息加工的 过 程，必 然存 在能量的 消 耗。因 此，从 某 种程度而 言 ，能量可理 解为提取 有 序特征的 能 力。 此外，熵是 信号有序 性 的一种度 量 ，熵越 大，信 号 越混乱。因此，可利用熵对频段能量分布的有序 性进行度量，而频段能量又与频段的小波系数直 接关联，以此研究能量与信息熵对信号有序性方 面的贡献，推导出体现小波包系数有序性的度量 参数，即小波频带能量熵，可得到一种新颖的小 波包优选方法，并将其应用于模拟电路故障特征 提取。
2018 年 1 月 第 33 卷第 1 期
电工技术学报
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
DOI：10.19595/ki.1000-6753.tces.160966基于Leabharlann 波包优选的模拟电路 故障特征提取方法
Vol.33 No. 1 Jan. 2018
袁莉芬 1 孙业胜 1 何怡刚 1 张 悦 1 吕 密 2
（1. 合肥工业大学电气与自动化学院 合肥 230009 2. 德州农工大学电子与计算机学院 德克萨斯州卡城 TX77843）
摘要 小波包变换在模拟电路故障特征提取中应用极广，但小波包基函数直接影响故障特征 提取的性能。该文给出了小波包频带能量熵的定义，并结合频带能量熵方差，提出一种基于频带 能量熵的小波包优选方法。为验证方法的有效性，采用不同的小波包基函数进行实验研究，对待 测模拟电路应用小波包变换完成故障特征提取，引入支持向量机验证故障特征的可识别程度。实 验结果表明，利用优选小波包基提取的故障特征具有更好的区分度，说明了该算法选取小波包基 函数的有效性。
Abstract Wavelet packet transform is widely used in analog circuit fault feature extraction, and the wavelet packet basis affects the performance of the fault feature extraction directly. The paper defined frequency band energy entropy of the wavelet packet, and a wavelet packet selection method was presented based on the frequency band energy entropy and its variance.In order to verify the feasibility of the method,different mother wavelet functionwere used to extract the fault features of the circuit under test，and support vector machinewas presented to verify the features’ identifiability. Simulation results showed that the extracted fault features with the selected optimal wavelet had higher discrimination compared with the fault features extractedwith other wavelets, which indicated that the method is feasible.
Keywords：Wavelet packet basis, frequency band energy entropy, analog circuit, feature extraction
0 引言
模拟故障诊断是电路测试过程中的关键步骤，
国 家 重 点 研 发 计 划 （ 2016YFF0102200 ） 、 中 国 博 士 后 特 别 资 助 项 目 （2015T80651）、中国博士后面上项目（2014M5517）、合肥工业大学 春华计划项目（2014HGCH0012）、国家自然科学基金（61102035， 51577046）和国家自然科学基金重点项目（51637004）资助。 收稿日期 2016-06-23 改稿日期 2016-09-26
关键词：小波包基函数 频带能量熵 模拟电路 特征提取 中图分类号：TP391
Fault Feature Extraction Method for Analog Circuit
Based on Preferred Wavelet Packet
Yuan Lifen1 Sun Yesheng1 He Yigang1 Zhang Yue1 Lü Mi2 （1. Institute of Electrical and Automation Hefei University of Technology Hefei 230009 China 2. College of Electrical & Computer Texas A&M University College Station TEXAS TX77843 USA）
由于其故障机理的复杂性和故障模式的不可数等 特 征 ，导 致 模 拟 电 路 故 障 诊 断 困 难 重 重 ，目 前 已 经 成 为 电 路 测 试 技 术 发 展 的 瓶 颈 [ 1]。故 障 特 征 提 取 是 模 拟 电 路 故 障 诊 断 的 重 要 环 节 之 一 。模 拟 电 路 故 障 特征提取常用的方法有主元分析法[2]、因子分析 法 [3,4]、等线性鉴别法。这些方法对于线性电路比较 有效，但对于非线性电路而言，由于其不能体现信 号的非平稳特性，不能兼顾电路的频域与时域特征，