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模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究
引用本文:王月海,程冉,蒋爱民,王彤威.模拟电路故障特征提取的小波基选取方法研究[J].计算机测量与控制,2011,19(6).
作者姓名:王月海  程冉  蒋爱民  王彤威
作者单位:1. 北方工业大学信息工程学院,北京,100144
2. 北京航天测控技术开发公司,北京,100037
摘    要:小波技术在高维故障特征数据的压缩及敏感信号提取已被广泛应用,但小波基的选取没有一个统一的标准;通过实际采样信号数据的小波分解、特征向量计算、波动性函数比较等技术对小波基函数的选取进行了研究;最后通过综合小波分析、神经网络等技术的模拟电路故障诊断系统的诊断实例验证了所提选取方法的有效性;使用9种常用小波基函数,分别对采样信号进行分解并计算波动性函数,并在模拟电路故障诊断系统进行验证;小波基函数bior2.2的波动较小且与诊断结果一致。

关 键 词:小波基选取  特征提取  模拟电路故障诊断  

Selection Method of Wavelet Bases on Feature Extraction for Analog Circuit Fault Data
Wang Yuehai,Cheng Ran,Jiang Aimin,Wang Tongwei.Selection Method of Wavelet Bases on Feature Extraction for Analog Circuit Fault Data[J].Computer Measurement & Control,2011,19(6).
Authors:Wang Yuehai  Cheng Ran  Jiang Aimin  Wang Tongwei
Affiliation:Wang Yuehai1,Cheng Ran1,Jiang Aimin1,Wang Tongwei2(1.College of Information Engineering,North China University of Technology,Beijing 100144,China,2.Beijing Aerospace Measurement & Control Corp.,Beijing 100037,China)
Abstract:Wavelet has been widely used in compressing dimension and extracting effective and sensitive feature in high-amount sample data of analog circuit fault diagnosis.However,there is no standard to select wavelet bases.A selection method combined wavelet decomposition,eigenvector computation and volatility function was proposed and the effectiveness was verified by a diagnosis example in analog circuit fault diagnosis system which integrated wavelet,BP neural networks.Taken 9 commonly used wavelet function to d...
Keywords:wavelet bases selection  feature extraction  analog circuit fault diagnosis  
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