基于小波-神经网络的模拟电路IDDT故障诊断

被引：17

作者：

王承

陈光

谢永乐

机构：

[1] 电子科技大学自动化工程学院CAT研究室,电子科技大学自动化工程学院CAT研究室,电子科技大学自动化工程学院CAT研究室成都,ZTE中兴康讯公司深圳,成都,成都

来源：

仪器仪表学报 | 2005年 / 11期

关键词：

故障诊断; 模拟电路; 神经网络; 小波变换;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2005.11.002

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

动态电源电流测试(IDDT)对模拟电路故障诊断非常有效,而小波变换能够有效提取动态电流的故障特性。因此提出一种基于小波-神经网络的模拟电路IDDT故障诊断方法。利用小波变换具有时频局部化特性,分别对模拟电路正常模式和故障模式的IDDT采样信号进行特征向量提取,建立故障字典;然后利用神经网络具有非线性映射优点,对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。

引用

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