本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的最優(yōu)故障特征提取研究

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【摘要】：針對因模擬電路的故障模型復(fù)雜、有容差、非線性等導(dǎo)致的模擬電路故障特征提取難度大、嚴(yán)重依賴于專家的經(jīng)驗的現(xiàn)狀,對基于小波分析的模擬電路最優(yōu)故障特征提取技術(shù)進(jìn)行了研究;以四運放電路為實驗基礎(chǔ),采用Morlet和Haar兩種小波基分別從不同的維度上做數(shù)據(jù)預(yù)處理,能量化、歸一化后組成故障特征,而后通過克隆選擇算法的診斷結(jié)果分析對比特征提取的效果;實驗結(jié)果為通過兩種小波基提取的故障特征在不同的情況下達(dá)到最高故障診斷率均接近89%,表明基于兩種小波基的故障特征提取技術(shù)都是優(yōu)秀可用的,以及單點采樣數(shù)據(jù)的有效性;同時實驗結(jié)果還反映了模擬電路故障特征的詳細(xì)程度與診斷正確率成正比例關(guān)系;這對實際復(fù)雜模擬電路的故障特征提取具有指導(dǎo)性的意義。
【作者單位】： 北京開放大學(xué)遠(yuǎn)程教育與開放學(xué)習(xí)研究院;北方工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;北京航天測控技術(shù)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 故障特征提取 小波分析 四運放電路 克隆選擇算法 模擬電路
【基金】：北京市青年拔尖人才培育計劃(IT&TCD201504002)
【分類號】：TN710
【正文快照】： 3.北京航天測控技術(shù)有限公司,北京100037)0引言隨著模擬電路的復(fù)雜程度和集成度不斷增長,模擬電路故障的智能診斷成為了一個不斷凸顯和急需解決的問題。在現(xiàn)有模擬電路的智能故障診斷中,提取恰當(dāng)?shù)墓收咸卣魇悄M電路故障診斷關(guān)鍵環(huán)節(jié)和首要任務(wù)。由于模擬電路的故障模型復(fù)雜

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