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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yuehai Wang (North China University of Technology) Yuying Ma (North China University of Technology) Shiming Cui (North China University of Technology) Yongzheng Yan (North China University of Technology)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.6
발행연도
2018.11
수록면
2,485 - 2,492 (8page)

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The rapid development of large-scale integrated circuits has brought great challenges to the circuit testing and diagnosis, and due to the lack of exact fault models, inaccurate analog components tolerance, and some nonlinear factors, the analog circuit fault diagnosis is still regarded as an extremely difficult problem. To cope with the problem that it’s difficult to extract fault features effectively from masses of original data of the nonlinear continuous analog circuit output signal, a novel approach of feature extraction and dimension reduction for analog circuit fault diagnosis based on wavelet packet decomposition, local linear embedding algorithm, and clone selection algorithm (WPD-LLE-CSA) is proposed. The proposed method can identify faulty components in complicated analog circuits with a high accuracy above 99%. Compared with the existing feature extraction methods, the proposed method can significantly reduce the quantity of features with less time spent under the premise of maintaining a high level of diagnosing rate, and also the ratio of dimensionality reduction was discussed. Several groups of experiments are conducted to demonstrate the efficiency of the proposed method.
#Feature extraction #Analog circuit fault diagnosis #Wavelet packet decomposition #Local linear embedding #Dimensionality reduction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Method
3. The Framework Based on WPD-LLE-CSA
4. Experimental Results and Analysis
5. Conclusion
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
W. Peng, Y. Shiyuan, “A new diagnosis approach for handling tolerance in analog and mixed-signal circuits by using fuzzy math,” IEEE Trans. Circuits Syst. I Reg. Papers, vol. 52, no. 10, pp. 2118-2127, 2005. Tan, Y., et al. “A Novel Method for Analog Fault Diagnosis Based on Neural Networks and Genetic Algorithms[J],” IEEE Transactions on Instrumentaion and Measurement, vol. 57, no. 11, pp. 2631-2639, 2008. Aminian, M. and F. Aminian, “A Modular Fault-Diagnostic System for Analog Electronic Circuits Using Neural Networks with Wavelet Transform as a Preprocessor [J],” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 56, no. 5, pp. 1546-1554, 2007. Song Liwei, “Fault Diagnosis of Analog Circuits Based on Wavelet Analysis and Neural Network. [D],” Hunan University, 2012. Wang, Yuehai, Yongzheng Yan, and Qinyong Wang. “Wavelet-Based Feature Extraction in Fault Diagnosis for Biquad High-Pass Filter Circuit,” Mathematical Problems in Engineering, 2016.

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