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故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。 相似文献
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针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种改进支持向量机(suppon Vector Machine,SVM)故障诊断方法。通过在标准SVM中加入了对数据流形局部分布的约束,设计了一种依赖于数据分布的新型SVM。相对于标准SVM方法而言,新方法有效融合了数据分布的先验信息,提高了模型的诊断精度。将其用于模拟电路的故障诊断,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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