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一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法
被引量：
2
1
作者
齐蓓
何怡刚
+1 位作者
方葛丰
樊晓腾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第11期3302-3305,共4页
针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题,提出了一种新的故障诊断方法———成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂,得到低维度的故障特征向量;基于模式...
针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题,提出了一种新的故障诊断方法———成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂,得到低维度的故障特征向量;基于模式识别思想,选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器,隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验(multiple-test-condition,MTC)和交叉撕裂搜索法相比,该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。
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关键词
大规模模拟电路
故障诊断
成组撕裂法
模式识别
小波神经网络
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职称材料
题名
一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法
被引量：
2
1
作者
齐蓓
何怡刚
方葛丰
樊晓腾
机构
湖南大学电气与信息工程学院
中国电子科技集团公司第
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第11期3302-3305,共4页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(50925727)
国家自然科学基金资助项目(60876022)
+3 种基金
湖南省科技计划项目(2011J4,2011JK2023)
国防预研重大项目(C1120110004)
广东省教育部产学研计划(2009B090300196)
中央高校基本科研业务费计划项目
文摘
针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题,提出了一种新的故障诊断方法———成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂,得到低维度的故障特征向量;基于模式识别思想,选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器,隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验(multiple-test-condition,MTC)和交叉撕裂搜索法相比,该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。
关键词
大规模模拟电路
故障诊断
成组撕裂法
模式识别
小波神经网络
Keywords
large-scale analogue circuit fault diagnosis group decomposition algorithm pattern recognition wavelet neural network
分类号
TN407 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法
齐蓓
何怡刚
方葛丰
樊晓腾
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
2
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