针对模拟电路的特点和其故障诊断中存在的问题，提出了一种基于输出频谱和支持向量机的新型模拟电路故障诊断方法（FMSVM）。该方法采用多音信号作为模拟电路的激励信号，并用其输出频谱中的有限个频率点的幅值作为故障特征，采用多分类支持向量机（MSVM）进行故障模式判别，实现了模拟电路的故障诊断。实验结果表明，该故障诊断方法具有速度快、准确率高的特点，具有重要的实用价值。
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随着电路系统集成化和复杂化的发展,电路故障诊断技术越来越受到学者的重视,其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法,选取支持向量机作为故障分类器
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故障诊断分析方法 包括模糊理论 神经网络 小波分析等
基于分段加权最小二乘支持向量机故障诊断的实现，吕宁，颜鲁齐，在啤酒发酵过程中，为了建立精准的传感器温度故障诊断模型，在标准支持向量机(SVM)的基础上提出了分段加权最小二乘支持向量机的方�
针对大规模复杂工业过程, 提出一种基于多块核主元分析(MBKPCA) 和符号有向图(SDG) 的故障诊断方法. 首先, 提出基于SDG和优先级的分块策略, 以强连接元SCC 为最高优先级、多入/出度节
故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用
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基于WPD和LPP的设备故障诊断方法研究，丁晓喜，何清波，小波包分解(WPD)能够将非平稳信号在低频和高频上同时形成特征信息，有效的反映出信号潜在的特征，而局部保留投影法(LPP)在降维的同�
针对模拟电路易发生故障且不易诊断的问题，提出了一种基于深度学习的模拟电路故障诊断算法。该算法首先将采样的原始数据制作成语音形式，然后通过时频域变化转化为语谱图，最后再将其送入VGG16模型中进行训练与
针对模拟电路故障诊断的难点和传统诊断方法的不足之处,提出了一种基于PSO算法优化的RBF神经网络模拟电路故障诊断方法。为了约简网络结构从而提高诊断效率,采用主成分分析方法对故障特征进行有效提取。针对R
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