【摘 要】
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提出了基于多小波变换和能量归一化预处理的模拟电路故障诊断多小波神经网络算法。这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络
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提出了基于多小波变换和能量归一化预处理的模拟电路故障诊断多小波神经网络算法。这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,也加快了训练速度。最后在Matlab和模拟电路仿真软件IsSpice4下对算法的收敛性能进行了仿真比较,结果表明基于多小波变换的算法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位,而且收敛速度比小波包变换更快一些。
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