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基于多模型的模拟电路软故障诊断

更新时间：2020-08-19 19:04:06 大小：366K 上传用户：songhuahua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

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足，提出利用信息融合技术，综合极限学习机（ELM，Extreme Learning Machine）、支持向量机（SVM，Support Vector Machine）以及BP（Back Propagation）神经网络等智能故障诊断模型，对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号，得到每个模型的诊断结果；采用DS （Dempster-Shafe）证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估，确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合，最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例，多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高，证明了该方法的有效性。

In view of the over dependence of experts and the shortcomings in traditional expert systems for circuit fault diagnosis,a new method of fault diagnosis using information fusion technology is put forward. First of all,three models including Support Vector Machine （SVM）,Back Propagation Neural Networks（BP NN）and Extreme Learning Machine（ELM）are chosen to diagnose the soft faults of a analog circuit from different aspects. Choose three kinds of signals of different frequencies as the input for every model. Then Dempster-Shafer （DS）evidential theory is used to evaluate the credit of diagnose r...

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