【摘 要】
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本文提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的非线性模拟电路故障诊断的方法.该方法利用DB1小波变换对非线性模拟电路故障信号进行一系列预处理,提取信号的故障特征量,然后将故障特征量输入至BP神经网络进行处理,故障信号经过小波变换处理后,有效地减少了BP神经网络的输入层单元数,同时也简化了神经网络的结构、减少了它的训练时间,从而提高识别故障的能力.本文在描述完该故障诊断方法的基本原理后,给出了小波变换
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
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本文提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的非线性模拟电路故障诊断的方法.该方法利用DB1小波变换对非线性模拟电路故障信号进行一系列预处理,提取信号的故障特征量,然后将故障特征量输入至BP神经网络进行处理,故障信号经过小波变换处理后,有效地减少了BP神经网络的输入层单元数,同时也简化了神经网络的结构、减少了它的训练时间,从而提高识别故障的能力.本文在描述完该故障诊断方法的基本原理后,给出了小波变换以及故障特征选择的方法,并用实例证明该方法是可行的.
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