基于小波分解和模糊聚类的模拟电路软故障诊断

被引：12

作者：

刘美容 ^{[1
,2
]}

张立玮 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南师范大学物理与信息科学学院

[2] 合肥工业大学电气工程博士后流动站

来源：

微电子学与计算机 | 2014年 / 31卷 / 12期

关键词：

模拟电路; 故障诊断; 小波分解; 模糊聚类;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2014.12.031

中图分类号：

TN710 [电子电路];

学科分类号：

080902 ;

摘要：

为了解决模拟电路故障诊断中出现的故障特征冗余的问题,提出一种采用小波分解和模糊聚类提取故障特征的模拟电路故障诊断方法.对被测电路的输出进行小波分解,将得到的重构小波系数作为故障特征而构成测试矩阵,再利用基于马氏距离的模糊聚类的方法对测试矩阵进行划分,降低测试矩阵的维数,最后用BP神经网络进行故障诊断.仿真实验结果表明,所提出的方法能有效提取出故障特征,并且具有较高的模拟电路故障诊断准确率.

引用

页码：140 / 143

页数：4

共 6 条

[1] 基于属性重要性的不完备数据填充算法 [J].