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一种基于概率神经网络的容差电路故障诊断方法

摘要

一种基于概率神经网络的容差电路故障诊断方法,其包括以下步骤:选取脉冲信号源作为待测故障电路的激励;故障电路进行蒙特卡罗分析,获取待测故障电路幅频响应信号;对电路幅频响应信号进行三层小波包分解,获得幅频响应信号低频、高频系数,对小波包分解系数进行阈值量化,再根据最低层的低频小波包分解系数和经过阈值量化处理的高频小波包系数,进行小波包重构,完成小波包消噪处理;根据小波包重构后得到的低、高频系数,求出响应信号的频带能量,并以频带能量构成故障特征向量;故障特征向量输入概率神经网络故障分类器,实现电路故障诊断。本发明故障诊断正确率高,结构简单,训练时间短,容错性高,外推能力强。

著录项

  • 公开/公告号CN101819253B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2013-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN201010150381.3

  • 发明设计人 何怡刚;李目;李晴;方葛丰;

    申请日2010-04-20

  • 分类号G01R31/316(20060101);G06N3/02(20060101);

  • 代理机构43205 长沙星耀专利事务所;

  • 代理人宁星耀

  • 地址 410082 湖南省长沙市湖南大学电气与信息工程学院

  • 入库时间 2022-08-23 09:16:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2013-10-23

    授权

    授权

  • 2010-10-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/316 申请日:20100420

    实质审查的生效

  • 2010-09-01

    公开

    公开

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