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研究生唐旋中和周鑫与导师梁文海教授在《Circuits, Systems, and Signal Processing》上发表研究成果
[物理与电子工程学院]  [手机版本]  [扫描分享]  发布时间:2023年6月30日
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近日,四川师范大学物理与电子工程学院电子信息专业硕士研究生唐旋中、周鑫,在导师梁文海教授指导下,在期刊《Circuits, Systems, and Signal Processing》(中科院三区)上发表了题为“Soft Fault Diagnosis of Analog Circuits Based onClassication of GAF_RP Images With ResNet”的研究论文。该论文为以四川师范大学为第一单位,研究生唐旋中为第一作者,梁文海教授为通讯作者,研究生周鑫为共同作者。

本项工作提出了一种基于Gramian Angular Field(GAF)Recurrence Plot(RP)图像分类的模拟电路故障诊断方法。该方法通过Gramian angle sum fieldGramian angle difference fieldRecurrence Plot将模拟电路产生的时间响应信号转换为GAF_RP图像,获得了比时间序列更丰富的特征信息,并使用双线性插值法对图像进行压缩,以提高神经网络训练和测试的效率。同时构建了18层残差神经网络(ResNet-18)对GAF_RP图像进行特征提取和学习,最后基于该方法搭建了模拟电路故障诊断测试平台,通过实际测试较好实现了模拟电路软故障精确诊断。

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1 所提出的模拟电路故障诊断流程图。

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2 四运放双二阶高通滤波电路的在元件偏离标称值30%故障状态下的软故障诊断结果混淆矩阵。

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3 元件偏离标称值30%故障状态下的SALLEN-KEY带通滤波电路(CUT1)、四运放双二阶高通滤波电路(CUT2)在不同信噪比下的故障诊断精度曲线。

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4 所搭建的模拟电路故障诊断测试平台。

 

论文链接:https://link.springer.com/article/10.1007/s00034-023-02392-5






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编辑:物电学院