文献类型：期刊文章

作　　者：程文韬[1] 邓芳明[2] 郝勇[2] 吴翔[2] 付智辉[2]

机构地区：[1]华东交通大学现代教育技术中心,江西南昌330013 [2]华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(21265006);江西省自然科学基金资助项目(20142BAB217008);华东交通大学校立基金资助项目(14DQ08)

年　　份：2016

期　　号：7

起止页码：89-92

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出一种小波包分解和超限学习机(ELM)结合的模拟电路故障诊断方法。文中首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,得到小波包能量值、均值和标准差构成的特征集,然后将特征输入超限学习机中,实现对不同故障类别的识别。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实现模拟电路故障识别。

关 键 词：模拟电路 故障诊断 小波包 超限学习机  

分 类 号：TP206]