基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法

摘要：

提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机（GMKL-SVM）的模拟电路故障诊断方法。首先，应用 Haar 小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量，并生成样本数据；然后，基于样本数据，应用量子粒子群算法对 GMKL-SVM的参数进行优化，并以此建立基于 GMKL-SVM的故障诊断模型，用于区分模拟电路的各个故障。实例电路的单故障和双故障诊断实验结果表明，所提出的 GMKL-SVM方法能较好地实现模拟电路故障诊断，与传统的 GMKL-SVM方法相比，表现出了更好的性能，获得了更高的故障诊断正确率。

关键词：模拟电路、故障诊断、小波变换、广义多核支持向量机、量子粒子群算法

所属期刊栏目：37

分类号：TH707(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金重点项目51637004;国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”2016YFF0102200;国家自然科学基金51577046，51607004;安徽省科技计划重点项目1301022036;安徽省自然科学基金1608085QF157;安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目gxyqZD2016207;安徽省高等学校自然科学研究重点项目KJ2016A431

在线出版日期：2016-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1989-1995