基于PCA-LVQ的模拟电路故障诊断

• 作 者: 孙健 王成华 洪峰 王蕾
• 机 构: 南京航空航天大学电子信息工程学院,南京信息职业技术学院
• 出 处: 电路与系统学报
• 发表日期: 2013年2期
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 主成分分析 学习矢量量化神经网络 analog circuit fault diagnosis Principal Component

为了解决模拟电路故障难于识别的问题,提出一种基于主成分分析（PCA）和学习矢量量化神经网络（LVQ）的模拟电路故障诊断新方法。该方法用PCA提取模拟电路故障特征,然后将降维后的故障特征信息输入LVQ网络训练和故障模式的分类识别。通过对Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实例表明,该方法是有效的,具有较高的故障诊断率。