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基于PCA-LVQ的模拟电路故障诊断
引用本文:孙健,王成华,洪峰,王蕾. 基于PCA-LVQ的模拟电路故障诊断[J]. 电路与系统学报, 2013, 18(2): 310-313
作者姓名:孙健  王成华  洪峰  王蕾
作者单位:1. 南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京210016;南京信息职业技术学院,江苏南京,210046
2. 南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏南京,210016
3. 南京信息职业技术学院,江苏南京,210046
基金项目:国家自然科学基金资助项目,江苏高校优势学科建设工程资助项目,南信院科研基金资助项目
摘    要:为了解决模拟电路故障难于识别的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化神经网络(LVQ)的模拟电路故障诊断新方法。该方法用PCA提取模拟电路故障特征,然后将降维后的故障特征信息输入LVQ网络训练和故障模式的分类识别。通过对Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实例表明,该方法是有效的,具有较高的故障诊断率。

关 键 词:模拟电路  故障诊断  主成分分析  学习矢量量化神经网络

Analog circuit fault diagnosis based on PCA and LVQ
SUN Jian , WANG Cheng-hua , HONG Feng , WANG Lei. Analog circuit fault diagnosis based on PCA and LVQ[J]. Journal of Circuits and Systems, 2013, 18(2): 310-313
Authors:SUN Jian    WANG Cheng-hua    HONG Feng    WANG Lei
Affiliation:1.College of Electronic and Information Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Nanjing College of Information Technology,Nanjing 210046,China)
Abstract:
Keywords:analog circuit  fault diagnosis  Principal Component Analysis  Learning Vector Quantization
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