【摘 要】
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为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法
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为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,并引入模糊准则对其优化,得到由分类能力强的最优小波包基能量值构成的特征集,然后将特征集输入LS-SVM网络,实现对不同故障类型的识别。小波包的优化分解减小了LS-SVM网络的规模,从而降低了算法复杂度,加快了网络的训练时间和分类速度。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实施模拟电路的故障定位。
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