一种基于迁移神经网络的模拟电路故障诊断方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于迁移神经网络的模拟电路故障诊断方法及其实现手段，包括数据采集与预处理、网络模型搭建与训练、迁移网络设计。采集被测电路的输出电压，对其进行三层小波包变换，取第三层小波包能量数据转换成灰度图，生成故障特征灰度图数据集。搭建卷积神经网络并使用mnist数据集训练。将训练之后的网络层参数迁移到新网络中，使用故障灰度图数据集训练网络，最终得到模拟电路的故障诊断模型。本发明在故障样本少的情况下，仍可保持较高的诊断精度，在大规模电路中，可以减轻数据采集和处理工作。
基本信息
专利标题 ：
一种基于迁移神经网络的模拟电路故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114295967A
申请号 ：
CN202110842458.1
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-07-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
尚玉玲范海花李春泉侯杏娜曾丽珍韦淞译叶晓静
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市桂林七星区金鸡路一号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202110842458.1
主分类号 ：
G01R31/316
IPC分类号 ：
G01R31/316
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/316
••模拟电路的测试
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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