基于LMD多尺度熵和极限学习机的模拟电路故障诊断

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为了高速、高效的测试和诊断模拟电路,提出一种将局部均值分解(LMD)多尺度熵和极限学习机相结合的模拟电路故障诊断的新方法。该方法中,首先采用LMD将故障信号分解为若干个乘积函数(production function,PF);然后,求出各PF分量的多尺度熵并构造故障特征向量;最后,将特征向量输入到极限学习机中进行训练和测试。仿真实验结果显示采用该方法诊断时间只需0.02874S,诊断精度达到了98.89%。相较于其他3种方法有效减少诊断时间,提高故障诊断精度。
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