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基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法
被引量：
28
1
作者
张朝龙
何怡刚
+2 位作者
袁莉芬
李志刚
项胜
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1989-1995,共7页
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,...
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。
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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
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职称材料
题名
基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法
被引量：
28
1
作者
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
李志刚
项胜
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
安庆师范大学物理与电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1989-1995,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(51637004)
国家自然科学基金(51577046
+5 种基金
51607004)
国家重点研发计划"重大科学仪器设备开发"(2016YFF0102200)
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(gxyq ZD2016207)
安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A431)资助
文摘
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
Keywords
analog circuit
fault diagnosis
wavelet transform
generalized multiple kernel learning-support vector machine （GMKL- SVM）
quantum-behaved particle swarm optimization （QPSO）
分类号
TH707 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
李志刚
项胜
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
28
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