本文關(guān)鍵詞：基于多核共空間模式的超限學(xué)習(xí)機(jī)聚類診斷方法研究　出處：《湖南大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 模擬電路 故障診斷 超限學(xué)習(xí)機(jī) 主成分分析 共空間模式

【摘要】：數(shù)字電路因其集成度高、應(yīng)用性強(qiáng)、可靠性好等特點(diǎn),比模擬電路的發(fā)展更迅速。模擬電路因其測試與故障診斷技術(shù)研究的困難,也使得研究者們對數(shù)字電路投入了更多的人力、物力和財(cái)力,導(dǎo)致模擬電路在整個(gè)電路系統(tǒng)研究領(lǐng)域中所占的配比較少。但整個(gè)電路系統(tǒng)的可靠性很大程度上取決于模擬電路的可靠性,因此模擬電路的故障診斷對于電路系統(tǒng)至關(guān)重要。目前模擬電路的特征提取方法諸如小波分析、曲線波特征提取、主成分分析、獨(dú)立成分分析等都具有一定的局限性。在高維數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)提取過程中,往往需要更多的節(jié)點(diǎn)來增加數(shù)據(jù)的提取,導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化；曲線波分析對數(shù)據(jù)冗余的處理在重構(gòu)過程中影響了數(shù)據(jù)的精度；PCA方法雖然能夠在某方面有效的減少了樣本,但因?yàn)樽钚》讲畹耐队岸档土藬?shù)據(jù)的準(zhǔn)確度；獨(dú)立成分分析主要針對高階的統(tǒng)計(jì)來揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)學(xué)本質(zhì),但目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化及聚類卻仍然存在問題；經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),ART自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),LVQ學(xué)習(xí)向量量化,支持向量機(jī)等在訓(xùn)練時(shí)間及聚類診斷準(zhǔn)確率等也突出表現(xiàn)為效率低,聚類識別率低等問題。本文提出了共空間模式(common spatial patterns CSP)的特征提取方法,結(jié)合快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超限學(xué)習(xí)機(jī)方法進(jìn)行聚類診斷進(jìn)行研究,主要內(nèi)容和創(chuàng)新性為：1、將CSP引入模擬電路故障診斷特征提取,提出了基于共空間模式的模擬電路故障診斷方法：對模擬電路故障多類樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA特征提取,減少樣本參數(shù)及其維數(shù),實(shí)現(xiàn)對來自多個(gè)通道的源數(shù)據(jù)降維,獲取數(shù)據(jù)量較小的特征數(shù)據(jù),再采用CSP(MKCSP)方法將多類特征數(shù)據(jù)在同一個(gè)子空間上進(jìn)行映射,求出其正交、白化和對角化矩陣變換后的投影,使多類故障模式間的投影方差最大,從而減少故障模式之間的重疊區(qū)間,提高故障診斷正確率。2、提出了超限學(xué)習(xí)機(jī)的故障聚類診斷方法：基于對多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法模型進(jìn)行研究,深入學(xué)習(xí)并仿真了其算法模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練性能以及模擬電路故障聚類診斷識別率的效果,其都存在著需要反復(fù)迭代,直到逼近某一函數(shù)值,訓(xùn)練過程難以把握,訓(xùn)練時(shí)間相對都較長,故障診斷識別率相對都較低等問題。本文基于Huang等人在單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(single-hidden layer feedforward networks, SLFNs)的基礎(chǔ)上,設(shè)置合適的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù),為輸入權(quán)值和隱藏層偏差進(jìn)行隨機(jī)賦值,隨機(jī)產(chǎn)生輸入層與隱含層間的連接權(quán)值及隱含層神經(jīng)元的閾值,利用Moore-Penrose廣義逆求得的最小范數(shù)最小二乘解作為網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值,在訓(xùn)練學(xué)習(xí)的過程中不需要任何調(diào)整,只需要設(shè)置隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù),即可快速獲得全局唯一具有良好泛化性能的最優(yōu)解。3、結(jié)合共空間模式特征提取方法和超限學(xué)習(xí)機(jī)的模擬電路故障聚類診斷方法,以Sallen-Key帶通濾波器為仿真電路,對共空間模式及超限學(xué)習(xí)機(jī)的快速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路的故障聚類診斷應(yīng)用進(jìn)行研究,對Sallen-Key帶通濾波器電路故障特征數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA提取,采用CSP(MKCSP)方法將多類特征數(shù)據(jù)在同一個(gè)子空間上進(jìn)行映射,并運(yùn)用核函數(shù)運(yùn)算,降低非線性系統(tǒng)的計(jì)算量,通過正交及白化操作對采樣數(shù)據(jù)矩陣中的兩個(gè)矩陣同時(shí)對角化,從而獲得最優(yōu)投影方向,實(shí)現(xiàn)其中一個(gè)類別的特征信息方差最大化。投影空間里所包含信息相對于剩余的信息是更主要的,而在所選擇的多個(gè)特征向量張成的投影空間里,每類特征信息通過去相關(guān)性,建立多核共空間模型,得到多組對應(yīng)的空域?yàn)V波器,對每組特征提取并經(jīng)超限學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)現(xiàn)聚類診斷,解決了多類別數(shù)據(jù)重疊存在模糊不可區(qū)分的問題。4、本文研究了應(yīng)用于實(shí)際數(shù)�；旌想娐返臒o線移動(dòng)數(shù)傳終端的故障聚類診斷的實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)中采用示波器測量并獲得電路系統(tǒng)在正常及多種故障狀態(tài)下的節(jié)點(diǎn)電壓,應(yīng)用共空間模式算法,將PCA提取的特征信息白化角化后構(gòu)造獨(dú)立的空間濾波器,進(jìn)行投影映射得到較為分立的特征信息,建立多類別空間濾波器,再利用超限學(xué)習(xí)機(jī)聚類器訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和聚類。雖然結(jié)果受測量工具的精度、測量變化的不穩(wěn)定、每次測量誤差、不同PCB廠家的制版材料(銅箔等)、電子元器件參數(shù)以及輸入信號的穩(wěn)定性等因素的影響,實(shí)驗(yàn)雖然不如理論仿真結(jié)果,但該方法卻大大優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,提高了聚類效果和診斷能力。
[Abstract]:This paper presents the feature extraction method of common spatial patterns CSP . In this paper , based on the single - hidden layer feedforward neural network ( SLFNs ) , this paper studies the fault clustering diagnosis of multi - class data . The method is based on single - hidden layer feedforward neural network ( SLFNs ) . Although the experimental results are not as good as theoretical simulation results , the method is much better than other neural network methods , so that the clustering effect and the diagnostic capability are improved .

【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN710

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本文編號：1382987