模擬電路故障診斷中基于信息熵的特征提取方法.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著電子技術(shù)的發(fā)展，電子設(shè)備集成度的提高，對(duì)電路的故障診斷，尤其是模擬電路的故障診斷已成為研究的重要課題之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于自適應(yīng)性較強(qiáng)、有學(xué)習(xí)能力、診斷較為高效和準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，在模擬電路故障診斷領(lǐng)域有著較高的實(shí)用價(jià)值。
　　本文用香農(nóng)熵對(duì)電路故障狀態(tài)的不確定性進(jìn)行描述，將測(cè)量前后電路的熵值變化量作為電路故障狀態(tài)的診斷信息量，并以診斷信息量為依據(jù)，采用粒子群優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行電路故障狀態(tài)的最佳特征子集的選取。將本文提出的方法用于一個(gè)實(shí)

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