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A neural network-based approach for fault diagnosis in non-linear analog systems

机译:基于神经网络的非线性模拟系统故障诊断方法

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摘要

A new interesting technique for fault diagnosis in non-linear analog systems is presented. The approach is based on a neural network interpolator for the construction of a fault dictionary in the frequency domain. A multi-layered architecture with one hidden layer is chosen in order to locate and to identify the most likely faulty element of the System Under Test (SUT).
机译:提出了一种新的非线性模拟系统故障诊断的新有趣技术。该方法基于神经网络插值器,用于在频域中构建故障字典。选择具有一个隐藏层的多层体系结构,以便定位并识别所测试系统(SUT)的最有可能的故障元素。

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