EEMD多尺度熵和LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

• 作者: 庄城城 张杰 易辉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 集合经验模态分解 多尺度熵 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TN707
• 语种: 中文

摘要

针对模拟电路故障信号的非线性、非平稳性的特点,提出一种基于集合经验模态分解结合多尺度熵和最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断方法.该方法中,首先利用集合经验模态分解算法对输出响应信号进行分解,得到固有模态分量.然后求出各分量的多尺度熵并构造故障特征向量.最后将故障特征向量输入LSSVM分类器中进行检测.实验结果表明,该方法可以有效地提取模拟电路故障特征信息,能够实现模拟电路故障的精确诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杰	南京工业大学电气工程与控制科学学院	38	80	6.0	7.0
2	易辉	南京工业大学电气工程与控制科学学院	16	66	4.0	8.0
3	庄城城	南京工业大学电气工程与控制科学学院	4	3	1.0	1.0