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摘要:
针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法.在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应通过小波包完整分解,各尺度小波系数的能量值由一个新定义的能量函数进行计算;由小波能量值所构成的理想与实测故障特征向量经能量编码后被分别作为联想记忆的记忆原型与记忆起始点,在自联想记忆驱动下,实测模拟电路故障的编码被Hopfield神经网络准确分类.数值实验结果表明新方法对具有微弱幅值响应的硬故障与具有较大幅值响应的软故障采取的故障特征预处理效果较好,新定义的能量函数与编码规则对模拟电路的故障诊断准确性影响显著.
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文献信息
篇名 模拟电路在小波能量描述下的Hopfield神经网络故障诊断方法
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 故障诊断 模拟电路 小波包分析 能量计算 Hopfield神经网络
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 136-146
页数 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.issn.1000-582X.2014.07.019
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 蒋建春 重庆邮电大学自动化学院 41 313 10.0 15.0
2 邱宝梅 重庆邮电大学自动化学院 16 95 6.0 9.0
3 李鹏华 重庆邮电大学自动化学院 3 10 2.0 3.0
4 梁战维 重庆邮电大学自动化学院 4 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
模拟电路
小波包分析
能量计算
Hopfield神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
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8
总被引数(次)
85737
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