【摘 要】
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根据当今模拟电路高集成度、非线性以及易受环境影响等特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合复合多尺度熵(CMSE)的故障特征提取新方法.首先通过仿真获得电路的输出信号,然
【机 构】
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湖南师范大学物理与电子科学学院 长沙410081;湖南师范大学物理与电子科学学院 长沙410081;湖南岳阳电视转播台 岳阳414000;武汉大学电气与自动化学院 武汉430072
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根据当今模拟电路高集成度、非线性以及易受环境影响等特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合复合多尺度熵(CMSE)的故障特征提取新方法.首先通过仿真获得电路的输出信号,然后使用经验模态分解,将原始信号分解为有限个固有模态分量以及一个残余分量.再利用复合多尺度熵算法,分别计算出这些固有模态分量在不同时间尺度下的样本熵值,并据此构造能反映电路故障的特征向量.最后,构造BP神经网络,输入这些故障特征向量进行训练和测试,诊断出电路的故障类别.实验结果表明,该方法能将电路中表征故障的特征参数有效的提取出来,rn对电路的单故障识别有着较高的正确率.
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