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题名基于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
何怡刚
李向新
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机构
湖南师范大学物理与信息科学学院
合肥工业大学电气工程博士后流动站
合肥工业大学电气与自动化工程学院
国网湖南省邵阳供电公司
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期530-536,共7页
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基金
国家自然科学基金(51577046)
国家自然科学基金重点项目(51637004)
+1 种基金
国家重点研发计划"重大科学仪器设备开发"项目(2016YFF0102200)
湖南省教育厅项目(17C0956)资助
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文摘
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。
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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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Keywords
LMD
extreme learning machine
multi-scale entropy
fault diagnosis
feature vector extraction
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分类号
TP206
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名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
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机构
湖南师范大学物理与信息科学学院
合肥工业大学电气工程博士后流动站
合肥工业大学电气与自动化工程学院
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出处
《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
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基金
国家自然科学基金资助项目(60876022)
湖南省教育厅科研基金资助项目(11C0800
11C0844)
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文摘
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.
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关键词
混沌
模拟电路
故障诊断
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Keywords
chaos; analog circuit,fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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