Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Analog Circuit Incipient Fault Diagnosis Method Using DBN Based Features Extraction

Tytuł:
Analog Circuit Incipient Fault Diagnosis Method Using DBN Based Features Extraction
Autorzy:
Chaolong Zhang
Yigang He
Lifeng Yuan
Sheng Xiang
Temat:
Analog circuits
incipient fault diagnosis
DBN
SVM
QPSO
Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
TK1-9971
Źródło:
IEEE Access, Vol 6, Pp 23053-23064 (2018)
Wydawca:
IEEE, 2018.
Rok publikacji:
2018
Kolekcja:
LCC:Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2169-3536
Relacje:
https://ieeexplore.ieee.org/document/8332927/; https://doaj.org/toc/2169-3536
DOI:
10.1109/ACCESS.2018.2823765
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/abd59aceaa8f42c7b1bdce7c5b65b19c  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.bd59aceaa8f42c7b1bdce7c5b65b19c
Czasopismo naukowe
Correct identifying analog circuit incipient faults is useful to the circuit's health monitoring, and yet it is very hard. In this paper, an analog circuit incipient fault diagnosis method using deep belief network (DBN) based features extraction is presented. In the diagnosis scheme, time responses of analog circuits are measured, and then features are extracted by using the DBN method. Meanwhile, the learning rates of DBN are produced by using quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm, which is beneficial to optimizing the structure parameters of DBN. Afterward, a support vector machine (SVM) based incipient fault diagnosis model is constructed on basis of the extracted features to classify incipient faulty components, where the regularization parameter and width factor of SVM are yielded by using the QPSO algorithm. Sallen-Key bandpass filter and four-op-amp biquad high pass filter incipient fault diagnosis simulations are conducted to demonstrate the proposed diagnosis method, and comparisons verify that the proposed diagnosis method can produce higher diagnosis accuracy than other typical analog circuit fault diagnosis methods.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies