【摘 要】
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传统的电路故障诊断方法诊断波形图与实际波形差异较大,诊断准确率低。为了解决上述问题,基于小波变换和神经网络设计一种新的电路故障诊断方法。设定小波分解包,通过小波变
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(201701D221121);河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2018GJJG624)
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传统的电路故障诊断方法诊断波形图与实际波形差异较大,诊断准确率低。为了解决上述问题,基于小波变换和神经网络设计一种新的电路故障诊断方法。设定小波分解包,通过小波变换提取出故障特征,利用神经网络对原始信号进行离散小波变换,获得时频矩阵,分析能量变化特点,确定二维时频信息,根据不同故障类型的映射关系实现诊断。实验结果表明,基于小波变换和神经网络的电路故障诊断方法得到的波形与实际波形十分接近,能够精准地检测出电路故障。
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