基于QGA优化Simple-MKL的模拟电路故障诊断方法

摘要：

为解决模拟电路故障诊断中传统支持向量机(SVM)分类精度不高的问题,提出基于量子遗传算法(QGA)优化简单多核学习(Simple-MKL)支持向量机模型的模拟电路故障诊断方法.对电路进行瞬态分析,采用多分辨分析(MRA)提取电路故障特征,用量子遗传算法优化简单多核支持向量机中的正则化参数作为训练模型,用于模拟电路故障的诊断.仿真结果表明,本方法可实现模拟电路故障的精确分类.

关键词：多分辨分析、量子遗传算法、简单多核学习、模拟电路、故障诊断

所属期刊栏目：39

分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)

资助基金：广西自然科学基金2015GXNSFDA139003;广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金YQ14115

在线出版日期：2020-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：390-395