基于改进EWT的模拟电路故障诊断研究

• 作者: 李志华 王宁 窦修超
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 经验小波分解 人工智能 信号分离
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: TN108.7
• 字数: 3979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.032

摘要

针对模拟电路故障信号非线性、非平稳性、容差性的特点,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的模拟电路故障诊断方法.但信号分解需要设定分割模态个数,为实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参的经验小波变换(APEWT)方法.经验小波变换能有效分离信号的调幅调频成分,将改进方法对Leapfrog benchmark电路不同故障的输出信号进行模态分解以及时频能量谱分析,采取人工智能算法进行实验分析,结果表明其分解的各分辨率模态具有相应的时域特征.并与希尔伯特黄变换的方法进行对比,表明所提出的方法不仅能有效地提取模拟电路软故障特征,诊断正确率高于后者,而且具有完备小波理论支撑,计算速度快,不存在虚假分量的特点.这为模拟电路故障在线诊断提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志华	河海大学能源与电气学院	58	261	8.0	13.0
2	王宁	河海大学能源与电气学院	14	20	3.0	4.0
3	窦修超	河海大学能源与电气学院	2	0	0.0	0.0