【摘 要】
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针对非线性模拟电路故障诊断中Volterra级数（Volterra核）计算复杂的难题,基于Volterra核的频谱子带分析,提出了利用将Volterra核进行子带分解以降低计算复杂度的方法。首先将激
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针对非线性模拟电路故障诊断中Volterra级数（Volterra核）计算复杂的难题,基于Volterra核的频谱子带分析,提出了利用将Volterra核进行子带分解以降低计算复杂度的方法。首先将激励信号分别输入正常电路和故障电路得到两种电路的输出,然后分别计算正常电路和故障电路的Volterra子带核,通过求解两种电路Volterra子带核的相关系数实现故障元件的特征提取。实验结果表明,该方法不仅能提高故障诊断效率,还能有效提取灾难型故障（硬故障）和参数型故障（软故障）的故障特征。
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