【摘 要】
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针对模拟电路故障特征提取困难问题,提出一种基于小波包能量谱与独立成分分析相结合的模拟电路故障特征提取方法.首先通过仿真获取电路的故障输出信号,采用小波包分析对输出信号进行分解与重构,通过重构系数求取各频带的能量作为故障特征值.再利用独立成分分析算法对故障特征值进行优化,以此构造反映电路故障的特征向量.最后构造支持向量机,输入故障特征向量进行训练和测试,得出电路故障诊断准确率.仿真结果表明,该方法可以有效提取能够表征电路故障的特征参数,诊断准确率可达95.7％.
【机 构】
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淮北师范大学物理与电子信息学院 淮北235000
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针对模拟电路故障特征提取困难问题,提出一种基于小波包能量谱与独立成分分析相结合的模拟电路故障特征提取方法.首先通过仿真获取电路的故障输出信号,采用小波包分析对输出信号进行分解与重构,通过重构系数求取各频带的能量作为故障特征值.再利用独立成分分析算法对故障特征值进行优化,以此构造反映电路故障的特征向量.最后构造支持向量机,输入故障特征向量进行训练和测试,得出电路故障诊断准确率.仿真结果表明,该方法可以有效提取能够表征电路故障的特征参数,诊断准确率可达95.7％.
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