【摘 要】
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为了更准确的诊断模拟电路故障,并节约诊断时间,提出了提取故障信号的峭度和偏度作为特征向量的故障诊断方法,相对于传统的以二阶统计量为基础的故障特征提取方法,峭度和偏度
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院,中南林业科技大学外国语学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科研项目（16C0637）, 湖南科技大学校级课题（E51366）, 国家自然科学基金资助项目（61202462,61308001）
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为了更准确的诊断模拟电路故障,并节约诊断时间,提出了提取故障信号的峭度和偏度作为特征向量的故障诊断方法,相对于传统的以二阶统计量为基础的故障特征提取方法,峭度和偏度能有效地抑制噪声影响,显著减少了信号的失真,从而最大限度地保持了故障信息的原貌;并对信息融合技术加以运用,不再单一的运用电压信号作为构造故障特征向量的信息源,而是同时采样电压和电流信号作为故障特征提取的信息源,增加了故障信号的有效信息量.通过对实例电路的仿真诊断结果表明,该方法故障诊断率高、诊断时间短,不失为一种新的有效的模拟电路故障诊断方法.
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