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共空间模式和超限学习机的模拟电路故障诊断
被引量：
12
1
作者
高坤
何怡刚
+2 位作者
薄祥雷
谭阳红
童耀南
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期126-133,共8页
主成分分析属于代数特征分析方法,是一种线性映射方法,降维后的表示是由线性映射生成的,更主要的信息保留在投影空间里,而剩余的信息则被过滤掉,但保留的信息是一体的,而不是每个特征向量分别表示一个主成分,在一定程度上影响了PCA方法...
主成分分析属于代数特征分析方法,是一种线性映射方法,降维后的表示是由线性映射生成的,更主要的信息保留在投影空间里,而剩余的信息则被过滤掉,但保留的信息是一体的,而不是每个特征向量分别表示一个主成分,在一定程度上影响了PCA方法的效果。提出了一种基于共空间模式对主成分方法改进的模拟电路故障诊断方法。此方法利用CSP算法对PCA得到的特征向量进行处理,然后将得到的主成分输入到超限学习机以进行网络训练或故障判断。通过Sallen-Key带通滤波器电路的实例,结果表明该研究方法的有效性。
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关键词
共空间模式
主成分分析
超限学习机
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
共空间模式和超限学习机的模拟电路故障诊断
被引量：
12
1
作者
高坤
何怡刚
薄祥雷
谭阳红
童耀南
机构
湖南大学电气与信息工程学院
湖南科技职业学院电子信息工程与技术
系
合肥工业大学电气与自动化学院
蚌埠汽车士官学校运输勤务系
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期126-133,共8页
基金
国家杰出青年科学基金(50925727)
国防科技计划项目(C1120110004
+9 种基金
9140A27020211DZ5102)
教育部科学技术研究重大项目(313018)
安徽省科技计划重点项目(1301022036)
湖南省科技计划项目(2010J4
2011JK2023
2013GK3096)
教育厅科学研究项目(11C0606)
国家自然基金(61102039)
湖南省自然科学基金(14JJ7029)
中央高校基金项目资助
文摘
主成分分析属于代数特征分析方法,是一种线性映射方法,降维后的表示是由线性映射生成的,更主要的信息保留在投影空间里,而剩余的信息则被过滤掉,但保留的信息是一体的,而不是每个特征向量分别表示一个主成分,在一定程度上影响了PCA方法的效果。提出了一种基于共空间模式对主成分方法改进的模拟电路故障诊断方法。此方法利用CSP算法对PCA得到的特征向量进行处理,然后将得到的主成分输入到超限学习机以进行网络训练或故障判断。通过Sallen-Key带通滤波器电路的实例,结果表明该研究方法的有效性。
关键词
共空间模式
主成分分析
超限学习机
特征提取
故障诊断
Keywords
common spatial pattern
principal component analysis
extreme learning machine
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN711 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
共空间模式和超限学习机的模拟电路故障诊断
高坤
何怡刚
薄祥雷
谭阳红
童耀南
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
12
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