【摘 要】
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针对现有模拟电路故障诊断方法的人工神经网络、支持向量机(SVM)等人工智能算法需要大量的训练样本和时间的问题,该文提出一种利用矩阵特征分析进行模拟电路故障诊断方法.该方法建立一个输出响应方阵,当电路发生故障时,方阵中的元素会发生变化,根据矩阵理论,利用矩阵谱半径和矩阵模的扰动矩阵最大奇异值来描述这种差异.Sallen_Key电路和CTSV电路的实验结果表明,该方法能够很好地判断模拟电路是否发生故障以及故障定位,该文方法有效性在Sallen_Key 、CTSV电路上得到验证,并且在这两个电路中,故障诊断率高
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004
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针对现有模拟电路故障诊断方法的人工神经网络、支持向量机(SVM)等人工智能算法需要大量的训练样本和时间的问题,该文提出一种利用矩阵特征分析进行模拟电路故障诊断方法.该方法建立一个输出响应方阵,当电路发生故障时,方阵中的元素会发生变化,根据矩阵理论,利用矩阵谱半径和矩阵模的扰动矩阵最大奇异值来描述这种差异.Sallen_Key电路和CTSV电路的实验结果表明,该方法能够很好地判断模拟电路是否发生故障以及故障定位,该文方法有效性在Sallen_Key 、CTSV电路上得到验证,并且在这两个电路中,故障诊断率高达100％.
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