黑龙江科技学院学报
黑龍江科技學院學報
흑룡강과기학원학보
JOURNAL OF HEILONGJIANG INSTITUTE OF SCIENCE & TECHNOLOGY
2013年
2期
185-190
,共6页
故障诊断%模糊核聚类%模拟电路
故障診斷%模糊覈聚類%模擬電路
고장진단%모호핵취류%모의전로
为提高模拟电路故障在线诊断的运算速度与可靠性,采用高斯模糊核聚类算法对模拟电路故障进行非监督学习.该故障诊断算法的关键是利用已知故障数据类中心点确定故障类.利用模糊核聚类的高效识别树型结构减少训练样本规模、处理模糊类中的野值点,以提高分类器的训练速度和精确度.根据每一类故障数据得到的故障参数均值,设其为故障判断阈值,并赋予类标.在三种不同故障条件下,对Sallen-Key低通滤波器电路进行故障诊断的仿真实验.结果表明:与RBF监督学习方法相比,β-MKFCM方法能够高效地辩识已知故障与未知故障.该研究为电路在线故障诊断提供了参考依据.
為提高模擬電路故障在線診斷的運算速度與可靠性,採用高斯模糊覈聚類算法對模擬電路故障進行非鑑督學習.該故障診斷算法的關鍵是利用已知故障數據類中心點確定故障類.利用模糊覈聚類的高效識彆樹型結構減少訓練樣本規模、處理模糊類中的野值點,以提高分類器的訓練速度和精確度.根據每一類故障數據得到的故障參數均值,設其為故障判斷閾值,併賦予類標.在三種不同故障條件下,對Sallen-Key低通濾波器電路進行故障診斷的倣真實驗.結果錶明:與RBF鑑督學習方法相比,β-MKFCM方法能夠高效地辯識已知故障與未知故障.該研究為電路在線故障診斷提供瞭參攷依據.
위제고모의전로고장재선진단적운산속도여가고성,채용고사모호핵취류산법대모의전로고장진행비감독학습.해고장진단산법적관건시이용이지고장수거류중심점학정고장류.이용모호핵취류적고효식별수형결구감소훈련양본규모、처리모호류중적야치점,이제고분류기적훈련속도화정학도.근거매일류고장수거득도적고장삼수균치,설기위고장판단역치,병부여류표.재삼충불동고장조건하,대Sallen-Key저통려파기전로진행고장진단적방진실험.결과표명:여RBF감독학습방법상비,β-MKFCM방법능구고효지변식이지고장여미지고장.해연구위전로재선고장진단제공료삼고의거.
