一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法  被引量:3

An Analog Circuit Fault Diagnosis Method Based on Wavelet and Neural Network

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作  者:韦忠善[1] 王力虎[1] 

机构地区:[1]广西职业技术学院,广西师范大学物理与电子工程学院,广西南宁530226,广西师范大学物理与电子工程学院广西桂林541004,广西桂林541004

出  处:《现代电子技术》2008年第5期134-136,共3页Modern Electronics Technique

基  金:广西壮族自治区自然科学基金(桂科自0640068)

摘  要:小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。Combining the extracting feature vectors and compressing data characteristics of wavelet transform with the nonlinear mapping and generalizing of neural network,a method of analog circuit fault diagnosis based on wavelet and neural network is presented. It abstracts the fault character information of circuit output signal by using wavelet transform effective- ly, thus, the neural network architecture can be simplified, the computation complexity can be reduced, and the training speed can be also improved. Finally,the simulation experiments show this method is effective for fault diagnosis of analog circuit.

关 键 词:故障诊断 模拟电路 小波变换 神经网络 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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