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摘要:
结合信息融合技术,提出一种基于高阶累积量的模拟电路故障诊断方法.对待测电路施加正弦激励信号,从待测电路的输出终端提取原始电压和电流信号,求出峰度和斜度作为故障特征向量,将其输入改进的反向传播神经网络进行故障诊断.实例结果表明,该方法具有较高的诊断准确率.
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文献信息
篇名 基于高阶累积量的模拟电路故障诊断
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 模拟电路 故障诊断 高阶累积量 信息融合 神经网络 峰度 斜度
年,卷(期) 2012,(20) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 136-139
页数 分类号 TN911
字数 4098字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.20.035
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 何怡刚 湖南大学电气与信息工程学院 426 5127 34.0 51.0
2 徐建波 湖南科技大学计算机科学与工程学院 40 265 9.0 15.0
3 谢涛 湖南科技大学计算机科学与工程学院 11 28 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
模拟电路
故障诊断
高阶累积量
信息融合
神经网络
峰度
斜度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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