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模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法
1
作者
隆腾舞
刘红
+2 位作者
邢永桢
高学潮
王琪
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2015年第3期28-32,共5页
为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小...
为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。
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关键词
模拟电路
单故障诊断
多故障诊断
提升小波
RBF神经网络
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职称材料
题名
模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法
1
作者
隆腾舞
刘红
邢永桢
高学潮
王琪
机构
长春理工大学光电工程学院
出处
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2015年第3期28-32,共5页
基金
吉林省自然科学基金项目(No.201115160)
文摘
为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。
关键词
模拟电路
单故障诊断
多故障诊断
提升小波
RBF神经网络
Keywords
analog circuit
single fault diagnosis
multiple faults diagnosis
lifting wavelet
RBF neural network
分类号
TN707 [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
模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法
隆腾舞
刘红
邢永桢
高学潮
王琪
《长春理工大学学报(自然科学版)》
2015
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