本文關(guān)鍵詞：因子分析和ELM在模擬電路故障診斷的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)非線性模擬電路故障診斷中參數(shù)型故障元件定位的難題,提出采用因子分析優(yōu)化的小波包能量譜和極限學(xué)習(xí)機(jī)的模擬電路故障診斷的方法。該方法首先對(duì)采集到的模擬故障數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解并提取不同頻帶的能量譜,然后利用因子分析對(duì)能量譜進(jìn)行降維以提取故障特征,最后將提取的故障特征輸入極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行故障診斷。仿真結(jié)果表明,該方法具有良好的區(qū)分能力,提高了故障診斷的效果。
【作者單位】： 西南石油大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 模擬電路 故障診斷 特征提取 因子分析 極限學(xué)習(xí)機(jī)
【基金】：四川省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(13ZA0186)
【分類號(hào)】：TN710
【正文快照】： 1引言模擬電路測(cè)試和故障診斷一直是研究的熱門(mén)課題。因?yàn)槟M電路具有容差、非線性、難以模型化等特點(diǎn),導(dǎo)致模擬電路的故障診斷的復(fù)雜性和難度進(jìn)一步增加。針對(duì)這一難題,眾多專家學(xué)者提出了很多解決方法。文獻(xiàn)[1]介紹了將最優(yōu)小波包和支持向量機(jī)結(jié)合的模擬電路故障診斷方法。

【相似文獻(xiàn)】

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