基于ＬＭＳ自适应噪声抵消法的无位置传感器研究等

材料写作网    时间: 2020-07-04 04:34:31     阅读:次

一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法

韦忠善 王力虎

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。

关键词：故障诊断;模拟电路;小波变换;神经网络

中图分类号：TP18 文献标识码：B

文章编号：1004373X(2008)0513403

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

WEI Zhongshan1,2,WANG Lihu2

(1.Guangxi Polytechnic College,Nanning,530226,China;

2.College of Physics and Electronic Engineering,Guangxi Normal University,Guilin,541004,China)

Abstract：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 effectively,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.

Keywords：fault diagnosis;analog circuit;wavelet transform;neural network

1 引 言

模拟电路的故障诊断研究起源于上个世纪，直至今天仍然是一个活跃的研究领域。但由于模拟电路自身特性，如输入输出均是连续量、元器件容差、非线性、反馈、测试复杂，关于模拟电路故障诊断，尤其是软故障诊断的理论研究至今未取得突破性进展^[1,2]。

神经网络因其具有非线性映射、自学习、自适应、联想与推理能力强等优点，非常适合解决模式识别与分类问题。基于神经网络的诸多优点，...

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