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基于FRFT-KPCA的模拟电路非线性故障特征提取

更新时间：2020-09-05 10:34:55 大小：434K 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：模拟电路 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

针对模拟电路受非线性及元件容差影响而导致响应信号在时域和频域都出现耦合，造成故障特征提取困难的问题，结合分数阶傅里叶变换和核主成分分析理论提出一种非线性故障特征提取方法。利用分数阶傅里叶变换对耦合信号进行预处理，采用粒子群优化算法寻找最优分数阶p，实现耦合信号在分数阶域最大程度的分离。采用核主成分分析对非线性特征进行维数压缩，实现故障特征提取。实验结果表明，在时域或频域相互耦合的信号经分数阶傅里叶变换后，在分数阶域上耦合程度明显减弱，核主成分分析能够有效处理信号中的非线性信息，特征提取效果要优于其他线性特征提取方法。经过分数阶傅里叶变换和核主成分分析相结合的方法所提取的故障特征使故障模式具有更好的可分性。

Aiming at the difficulty of fault features extraction since response signals of analog circuit cou- pling in both time domain and frequency domain under the effect of nonlinear and tolerance, a nonlinear fault features extraction method based on fractional Fourier transform （FRFT） and kernel principal com- ponent analysis （KPCA） was proposed. FRFT was used as decoupling pretreatment for signals to seek the optimal fractional order p to separate signals greatly in fractional domain by using particle swarm optimization （PSO）. KPCA was applied to compress the dimension of nonlinear features to extract fault features. The experiment result...

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