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题名基于EMD复合多尺度熵的模拟电路故障诊断方法
被引量：18
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作者
刘美容
刘津涛
何怡刚
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机构
湖南师范大学物理与电子科学学院
湖南岳阳电视转播台
武汉大学电气与自动化学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第4期51-56,共6页
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基金
国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200)
国家自然科学基金面上项目(51977153)资助。
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文摘
根据当今模拟电路高集成度、非线性以及易受环境影响等特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合复合多尺度熵(CMSE)的故障特征提取新方法。首先通过仿真获得电路的输出信号,然后使用经验模态分解,将原始信号分解为有限个固有模态分量以及一个残余分量。再利用复合多尺度熵算法,分别计算出这些固有模态分量在不同时间尺度下的样本熵值,并据此构造能反映电路故障的特征向量。最后,构造BP神经网络,输入这些故障特征向量进行训练和测试,诊断出电路的故障类别。实验结果表明,该方法能将电路中表征故障的特征参数有效的提取出来,对电路的单故障识别有着较高的正确率。
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关键词
模拟电路
故障诊断
经验模态分解
复合多尺度熵
神经网络
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Keywords
analog circuit
fault diagnosis
empirical mode decomposition
composite multi-scale entropy
neural network
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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]
TN707
[电子电信—电路与系统]
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