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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模擬電路故障診斷技術(shù)
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.蘇州農業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 蘇州 215008; ;2.北京航天測控技術(shù)有限公司,北京 100041 )

作者簡(jiǎn)介:

吳 凡(1981-),女,江蘇沭陽(yáng)人,講師,主要從事機械自動(dòng)化方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on Wavelet Neutral Network
Author:
Affiliation:

(1.Suzhou Polytechnic Institute of Agriculture,Suzhou 215008,China; ;2.Beijing Aerospace Measurement & Control Co.,Ltd.,Beijing 100041,China)

Fund Project:

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    摘要:

    文章提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模擬電路故障診斷方法:通過(guò)分析被測電路的沖激響應來(lái)識別電路中的故障元件,利用小波理論中的多分辨率分析的方法提取出相應信號中的故障特征,組成特征向量后輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練,實(shí)現故障診斷;該方法減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入、簡(jiǎn)化了其結構、并縮短了訓練和處理時(shí)間,文中分別用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和傳統的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對實(shí)例電路進(jìn)行故障診斷,仿真結果發(fā)現:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相比BP網(wǎng)絡(luò )方法收斂速度更快,診斷率更高。

    Abstract:

    A method of analog circuit fault diagnosis based on wavelet neural network is presented in this paper. Faulty components were identified by analyzing impulse response of circuit under Test. According to the multi-resolution analysis method in wavelet theory,the feature information is extracted from the impulse response.Then put the feature vector to network for training,and the diagnosis is realized. This method reduces the number of inputs to neural network ,simplifies its architecture and minimizes training and processing time.The wavelet neutral network and traditional BP network are used respectively in the example circuit for diagnosis. Simulation result indicate that the diagnosis rate of wavelet neural network was higher than BP network,and the convergence speed is fast than BP network.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

吳凡,張莉.基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模擬電路故障診斷技術(shù)計算機測量與控制[J].,2014,22(11):3521-3524.

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