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基于LMD多尺度熵和极限学习机的模拟电路故障诊断 被引量:20
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作者 刘美容 曾黎 +1 位作者 何怡刚 李向新 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期530-536,共7页
为了高速、高效的测试和诊断模拟电路,提出一种将局部均值分解(LMD)多尺度熵和极限学习机相结合的模拟电路故障诊断的新方法。该方法中,首先采用LMD将故障信号分解为若干个乘积函数(production function,PF);然后,求出各PF分量的多尺度... 为了高速、高效的测试和诊断模拟电路,提出一种将局部均值分解(LMD)多尺度熵和极限学习机相结合的模拟电路故障诊断的新方法。该方法中,首先采用LMD将故障信号分解为若干个乘积函数(production function,PF);然后,求出各PF分量的多尺度熵并构造故障特征向量;最后,将特征向量输入到极限学习机中进行训练和测试。仿真实验结果显示采用该方法诊断时间只需0.028 74 s,诊断精度达到了98.89%。相较于其他3种方法有效减少诊断时间,提高故障诊断精度。 展开更多
关键词 局部均值分解 极限学习机 多尺度熵 故障诊断 特征向量提取
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基于混沌的模拟电路故障诊断方法 被引量:3
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作者 刘美容 何怡刚 赵新民 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2012年第3期34-39,共6页
针对模拟电路故障诊断的神经网络方法中,网络易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,网络结构、权值难以确定等难题,提出一种利用混沌优化神经网络的模拟电路故障诊断新方法.该方法中,将混沌变量引入神经网络结构的优化搜索,使得神经网络的... 针对模拟电路故障诊断的神经网络方法中,网络易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,网络结构、权值难以确定等难题,提出一种利用混沌优化神经网络的模拟电路故障诊断新方法.该方法中,将混沌变量引入神经网络结构的优化搜索,使得神经网络的隐层节点数以及所有权参数处于混沌状态中,从而整个网络结构呈现为动态变化.然后从动态的神经网络结构中,根据性能指标来寻找一个全局最优或近似于全局最优的网络结构.最后利用优化的神经网络对模拟电路进行故障定位.利用该方法对模拟电路进行实例仿真,结果表明该算法可以有效、可靠地运用于模拟电路故障诊断中. 展开更多
关键词 混沌 模拟电路 故障诊断
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