基于改进EWT的模拟电路故障诊断研究

摘要：

针对模拟电路故障信号非线性、非平稳性、容差性的特点,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的模拟电路故障诊断方法.但信号分解需要设定分割模态个数,为实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参的经验小波变换(APEWT)方法.经验小波变换能有效分离信号的调幅调频成分,将改进方法对Leapfrog benchmark电路不同故障的输出信号进行模态分解以及时频能量谱分析,采取人工智能算法进行实验分析,结果表明其分解的各分辨率模态具有相应的时域特征.并与希尔伯特黄变换的方法进行对比,表明所提出的方法不仅能有效地提取模拟电路软故障特征,诊断正确率高于后者,而且具有完备小波理论支撑,计算速度快,不存在虚假分量的特点.这为模拟电路故障在线诊断提供了新思路.

关键词：模拟电路、故障诊断、经验小波分解、人工智能、信号分离

所属期刊栏目：29

分类号：TN108.7(真空电子技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK20151500

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：154-158