提出了一种基于边界谱能量的退化型模拟电路特征向量的提取方法.首先,分别选用典型的经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)、改进的局部特征尺度分解(LCD)方法对被测信号进行分解,得到若干具有物理意义的分量;其次,结合Hilbert-Huang变换(HHT)理论,求取边界谱、边界谱能量用以提取故障特征;最后,利用BP神经网络对故障模式进行识别.在应用于某型模拟电路故障诊断的仿真结果表明,在不含噪声的情况下,该方法能够准确地对电路退化状态进行识别.更进一步的,利用互相关系数方法考察了在含有噪声的情况下各算法性能的优劣.
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