【摘 要】
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基于模拟电路中器件缺陷引发的电路故障能通过电路输出噪声功率谱密度来表示的现象,提出一种基于改进平均互谱周期图法与深度学习算法结合的模拟电路故障诊断方法.由改进平均互谱周期图法提取不同故障下的噪声谱密度,作为深度学习的特征值,使用K邻近算法对硬件平台采集的数据集进行模型训练与预测,验证了方案的可行性.依托FPGA开发平台,通过实验验证,使用上述方法,故障检测正确率达到了95.7％,检测耗时约2s,与平均周期图法相比,减小了提取特征值的方差和标准差,提高了故障检测的正确率.
【机 构】
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桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西 桂林 541004
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基于模拟电路中器件缺陷引发的电路故障能通过电路输出噪声功率谱密度来表示的现象,提出一种基于改进平均互谱周期图法与深度学习算法结合的模拟电路故障诊断方法.由改进平均互谱周期图法提取不同故障下的噪声谱密度,作为深度学习的特征值,使用K邻近算法对硬件平台采集的数据集进行模型训练与预测,验证了方案的可行性.依托FPGA开发平台,通过实验验证,使用上述方法,故障检测正确率达到了95.7％,检测耗时约2s,与平均周期图法相比,减小了提取特征值的方差和标准差,提高了故障检测的正确率.
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