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ANALOG FAULT DIAGNOSIS BASED ON S-TRANSFORM AND PSO

【摘要】:正A novel method for fault diagnosis in analog circuits using S-transform(ST) as a preprocessor and Particle Swarm Optimization (PSO) based neural network(NN) identifier for classification is proposed in the paper.ST provides a frequency-dependent resolution and the features obtained from the ST are distinct,and easy to understand.The identifier,evolving with PSO,is a promising method to train NNs.It is faster and gets better results,and avoids some problems of conventional backpropagation (BP) algorithms.The comparison between the ST-based method and the wavelet-transform based method,and comparison between the ST and PSO method and the traditional NN method for analog fault diagnosis is provided.Simulation results show that the proposed method is effective in enhancing the efficiency of the training phase and the performance of the fault diagnostic system.The results clearly indicate higher correct classification of fault classes in the example circuits of similar faults.

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