基于小波变换和动态时间规整算法相结合的故障识别算法

提出了一种基于小波变换和动态时间规整算法相结合的故障识别算法。该算法首先利用小波变换对实验样本与参考样本进行处理以去掉样本信号的非平稳性和噪声,然后利用动态时间规整算法对未知的实验样本与参考样本之间的相似性进行评价,并基于最短距离进行分类,以达到故障识别的目的,最后将此算法应用到Tennessee Eastman过程的故障识别中,仿真结果表明基于小波变换和DTW算法能够准确地识别出发生何种故障,而常规的DTW算法则存在一定的失误。