【摘 要】
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在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊
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在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊断方法。该方法中,首先利用MODWPT进行模拟电路原始信号处理与故障特征提取;随后,针对高维特征集中存在冗余信息,不利于模式识别与分类,利用LFDA方法进行降维,获取更有益于故障模式识别的低维特征集;最后,支持向量机(SVM)作为故障模式识别分类器,在此基础上构建模拟电路故障诊断模型。电路仿真实验结果表明,所提出方法的最大故障诊断准确率可达99.17%,从而验证了所提方法的有效性。
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