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基于小波分形分析和脊波网络的模拟电路故障诊断方法
被引量：
21
1
作者
肖迎群
何怡刚
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期105-114,共10页
提出了一种新型的脊波网络方法来进行模拟电路的故障诊断,这种系统化的方法采用小波分形分析、主元分析和数据归一化作为数据预处理器来进行故障响应信号的预处理,采用脊波网络进行故障元件的分类,并采用主元分析方法选择脊波网络隐层...
提出了一种新型的脊波网络方法来进行模拟电路的故障诊断,这种系统化的方法采用小波分形分析、主元分析和数据归一化作为数据预处理器来进行故障响应信号的预处理,采用脊波网络进行故障元件的分类,并采用主元分析方法选择脊波网络隐层脊波元的数目。仿真结果表明,提出的诊断系统能有效地实现模拟电路的故障诊断,不但能有效地诊断模拟电路的单故障情况,还能诊断多故障情况。
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关键词
模拟电路
故障诊断
小波分形分析
脊波变换
脊波网络
主元
分析
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职称材料
基于小波分形和核判别分析的模拟电路故障诊断
被引量：
20
2
作者
肖迎群
冯良贵
何怡刚
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第8期230-238,共9页
提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最...
提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最优特征模式作为神经网络分类器的输入以进行故障诊断。仿真结果表明,本文提出的预处理方法能很好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能。并且,由此所构建的神经网络不但具有小的网络结构,而且能取得高的故障诊断正确率。
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关键词
模拟电路
故障诊断
特征提取
小波分形分析
核判别
分析
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职称材料
基于核熵成分分析的模拟电路早期故障诊断方法
被引量：
17
3
作者
张朝龙
何怡刚
+2 位作者
袁莉芬
王金平
佐磊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期675-684,共10页
针对模拟电路早期故障诊断中存在部分早期故障类别重叠的难点,提出了一种基于核熵成分分析的故障诊断方法。首先应用小波分形分析计算被测电路时域响应信号的小波分形维特征,然后利用核熵成分分析方法进行特征的优选与降维,最后将优选...
针对模拟电路早期故障诊断中存在部分早期故障类别重叠的难点,提出了一种基于核熵成分分析的故障诊断方法。首先应用小波分形分析计算被测电路时域响应信号的小波分形维特征,然后利用核熵成分分析方法进行特征的优选与降维,最后将优选和降维后的特征应用最小二乘支持向量机多类分类器进行区分,其中用于识别重叠故障类别的最小二乘支持向量机的参数由量子粒子群算法优化选择。仿真结果表明,本文提出的核熵成分分析方法能较好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能,有助于提高模拟电路早期故障的诊断正确率。
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关键词
模拟电路
早期故障诊断
小波分形分析
核熵成分
分析
最小二乘支持向量机
量子粒子群算法
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职称材料
题名
基于小波分形分析和脊波网络的模拟电路故障诊断方法
被引量：
21
1
作者
肖迎群
何怡刚
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期105-114,共10页
基金
国家杰出青年科学基金(50925727)
国家自然科学基金(60876022)
+1 种基金
国家863计划(No.2006AA04A104)
湖南省科技计划(2008Gk2022)资助项目
文摘
提出了一种新型的脊波网络方法来进行模拟电路的故障诊断,这种系统化的方法采用小波分形分析、主元分析和数据归一化作为数据预处理器来进行故障响应信号的预处理,采用脊波网络进行故障元件的分类,并采用主元分析方法选择脊波网络隐层脊波元的数目。仿真结果表明,提出的诊断系统能有效地实现模拟电路的故障诊断,不但能有效地诊断模拟电路的单故障情况,还能诊断多故障情况。
关键词
模拟电路
故障诊断
小波分形分析
脊波变换
脊波网络
主元
分析
Keywords
Analog circuits
fault diagnosis
wavelet fractal analysis
ridgelet transform
ridgelet network
PCA
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于小波分形和核判别分析的模拟电路故障诊断
被引量：
20
2
作者
肖迎群
冯良贵
何怡刚
机构
国防科技大学数学与系统科学系
合肥工业大学电气与自动化学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第8期230-238,共9页
文摘
提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最优特征模式作为神经网络分类器的输入以进行故障诊断。仿真结果表明,本文提出的预处理方法能很好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能。并且,由此所构建的神经网络不但具有小的网络结构,而且能取得高的故障诊断正确率。
关键词
模拟电路
故障诊断
特征提取
小波分形分析
核判别
分析
Keywords
Analog circuits
fault diagnosis
feature extraction
wavelet-based fractal analysis
kernel LDA
分类号
TM206 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于核熵成分分析的模拟电路早期故障诊断方法
被引量：
17
3
作者
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
王金平
佐磊
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
安庆师范学院物理与电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期675-684,共10页
基金
国家杰出青年科学基金(50925727)
国防科技计划(C1120110004
+6 种基金
9140A27020211DZ5102)
教育部科学技术研究重大项目(313018)
国家自然科学基金(61102035
61401139
51407054)
中央高校基本科研业务费专项资金(2012HGCX0003)
安徽省科技计划重点项目(1301022036)项目资助
文摘
针对模拟电路早期故障诊断中存在部分早期故障类别重叠的难点,提出了一种基于核熵成分分析的故障诊断方法。首先应用小波分形分析计算被测电路时域响应信号的小波分形维特征,然后利用核熵成分分析方法进行特征的优选与降维,最后将优选和降维后的特征应用最小二乘支持向量机多类分类器进行区分,其中用于识别重叠故障类别的最小二乘支持向量机的参数由量子粒子群算法优化选择。仿真结果表明,本文提出的核熵成分分析方法能较好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能,有助于提高模拟电路早期故障的诊断正确率。
关键词
模拟电路
早期故障诊断
小波分形分析
核熵成分
分析
最小二乘支持向量机
量子粒子群算法
Keywords
analog circuit
incipient fault diagnosis
wavelet-based fractal analysis
KECA
LSSVM
QPSO
分类号
TH707 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分形分析和脊波网络的模拟电路故障诊断方法
肖迎群
何怡刚
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波分形和核判别分析的模拟电路故障诊断
肖迎群
冯良贵
何怡刚
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于核熵成分分析的模拟电路早期故障诊断方法
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
王金平
佐磊
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
17
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职称材料
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