【摘 要】
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为了解决模拟电路故障诊断中故障元件定位难,诊断率低的问题,提出采用因子分析优化的小波分析和粒子群优化极限学习机的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先对采集到的模拟故
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【基金项目】
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广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目(YQ17101)资助
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为了解决模拟电路故障诊断中故障元件定位难,诊断率低的问题,提出采用因子分析优化的小波分析和粒子群优化极限学习机的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先对采集到的模拟故障数据进行小波分析故障特征提取,然后利用因子分析技术构建采样数据的相关矩阵求出因子载荷和因子得分,按照累计贡献率自动提取出少数因子组成特征向量,最后将提取的故障特征输入粒子群优化的极限学习机进行故障诊断。仿真结果表明,该方法具有良好的区分能力,提高了训练速度和诊断效率。
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