原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
提出了利用两类不同电量信息--动态电源电流和输出电压经神经网络信息融合的模拟电路故障诊断新方法.该方法先对两类不同电量信号采样后进行小波分解,提取其在不同频段的能量,经归一化和向量关联后作为特征向量输入神经网络进行训练诊断.实验结果表明该方法比利用单一信号进行诊断效果更佳,具有快速定位、分辨率高等特点.
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文献信息
篇名 基于小波分析和信息融合技术的故障诊断
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 小波分析 神经网络 信息融合 模拟电路 故障诊断
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 166-168
页数 3页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭良玉 湖南师范大学物理与信息科学学院 87 452 11.0 16.0
2 刘美华 湖南师范大学物理与信息科学学院 4 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
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信息融合
模拟电路
故障诊断
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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