【摘 要】
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针对模拟电路的健康性能退化状况，提出一种特征选择与降维提取法（B＆B＋LDA）和隐马尔可夫模型（HMM）相结合、以KL距离为衡量标准的状态监测和健康评估方法．首先设置元件的参数提取幅频特
【机 构】
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电子科技大学自动化学院,四川农业大学信息与工程技术学院
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针对模拟电路的健康性能退化状况，提出一种特征选择与降维提取法（B＆B＋LDA）和隐马尔可夫模型（HMM）相结合、以KL距离为衡量标准的状态监测和健康评估方法．首先设置元件的参数提取幅频特征；其次针对特征存在的冗余性及高维性，采用B8LB＋LDA对原始特征进行提取，从而获得有效的特征集；再根据获得的特征监测出早期故障类型；最后利用正常态下的特征来训练HMM，并用其计算各状态对应的KL距离，得出故障程度，即实现电路健康退化的评估．将该方法应用于某模拟电路中，通过实验验证了其具有良好的模拟电路早期故障监测性能，
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