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基于小波和ELM的电路故障诊断方法研究

更新时间：2020-09-06 11:56:57 大小：264K 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：elm电路故障 下载积分：5分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出一种小波包分解和超限学习机（ELM）结合的模拟电路故障诊断方法。文中首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,得到小波包能量值、均值和标准差构成的特征集,然后将特征输入超限学习机中,实现对不同故障类别的识别。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实现模拟电路故障识别。

In order to enhance effectiveness of feature extraction and classify fault patterns exactly in analog circuit fault diagnosis,a new analog circuit fault diagnosis method based on wavelet packet and extreme learning machine（ ELM） was proposed.The response signals of the analog circuit were preprocessed using wavelet packet transform. Then the feature set that are composed of wavelet packet coefficients energy,mean and standard deviation,are inputted into an extreme learning machine network to identify different fault cases. Analog diagnosis examples show that this method is effective for fault location.

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