KPLS与WNN融合的模拟电路软故障高效诊断策略

本文主要探讨了"基于KPLS特征提取的WNN模拟电路软故障诊断"这一主题，发表于2014年的《中南大学学报(自然科学版)》第45卷第6期。作者丛伟、景博和于宏坤来自空军工程大学航空航天工程学院，陕西西安。研究背景是为提升模拟电路的软故障诊断效率，提出了一个结合KPLS（核偏最小二乘）和WNN（小波神经网络）的集成诊断方法。 KPLS是一种用于数据降维和特征提取的有效工具，它具有良好的性能，能够处理复杂的数据结构，将故障样本集转化为主元特征集。这种转换有助于减少冗余信息，突出故障模式的关键特征，提高后续故障识别的准确性。 WNN作为一种强大的机器学习技术，特别适用于处理非线性问题。在论文中，作者利用WNN的优势，建立了一种基于主元特征集的故障识别模型。这种方法的优势在于它能够在相对较少的迭代次数（不到300次）内完成模型训练，显示出高效的学习能力和计算效率。 实验部分，作者采用了Sallen-Key带通滤波器进行仿真测试，结果显示该集成诊断方法的总体正确率达到96.7%，并且在9种不同的故障模式中有6种达到了100%的正确率。这些结果强有力地证实了这种方法在实际应用中的可行性和有效性，对于提高模拟电路的软故障诊断精度具有显著的意义。 论文的关键词包括小波神经网络、核偏最小二乘、特征提取、模拟电路和故障诊断，反映出研究内容的全面性和技术导向。整体上，这篇文章提供了一个创新的思路和技术手段，对于理解和改进模拟电路的故障诊断技术具有重要的学术价值。