基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

• 作者: 彭会萍 路永华
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路故障 小波包分析 相关向量机 分类识别
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 981-986
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.05.29

摘要

针对模拟电路故障变化的复杂性，提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型，首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号，将输出信号进行小波包分解，提取分解信号的归一化能量特征，然后将特征向量输入相关向量机中进行训练，建立模拟电路故障诊断模型，实现不同的故障状态分类识别；最后通过仿真实例对模型性能进行测试。测试结果表明，相对于其他模拟电路故障诊断模型，该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率，而且减少了故障诊断时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路永华	兰州财经大学信息工程学院	7	19	3.0	4.0
2	彭会萍	兰州财经大学信息工程学院	8	7	2.0	2.0