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一種模擬電路故障診斷方法研究

發(fā)布時(shí)間:2019-05-23 21:57
【摘要】:將LSSVM算法應(yīng)用于模擬電路故障診斷模型,使用PSO算法對(duì)LSSVM算法的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。以帶通濾波器電路和雙二次高通濾波器電路的故障診斷實(shí)例對(duì)該文研究的模擬電路故障診斷方法進(jìn)行驗(yàn)證。使用三層小波包分解輸出電壓信號(hào),得到8個(gè)頻帶能量特征向量,通過Monte Carlo仿真得到數(shù)據(jù)樣本,用于故障診斷模型的訓(xùn)練和測(cè)試。結(jié)果表明,該文使用的改進(jìn)LSSVM算法構(gòu)建的故障診斷模型針對(duì)8種故障的診斷準(zhǔn)確率均高于95%,具有較好的故障診斷性能。
[Abstract]:LSSVM algorithm is applied to analog circuit fault diagnosis model, and PSO algorithm is used to optimize the parameters of LSSVM algorithm. The fault diagnosis method of analog circuit studied in this paper is verified by the fault diagnosis examples of band-pass filter circuit and double quadratic high-pass filter circuit. The output voltage signal is decomposed by three-layer wavelet packet, and eight frequency band energy eigenvectors are obtained. The data samples are obtained by Monte Carlo simulation, which can be used for the training and testing of fault diagnosis model. The results show that the fault diagnosis model constructed by the improved LSSVM algorithm has a diagnostic accuracy of more than 95% for all eight kinds of faults, and has good fault diagnosis performance.
【作者單位】: 荊州理工職業(yè)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金:云計(jì)算環(huán)境下多粒度柔性智能調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究(61662058)
【分類號(hào)】:TN710

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本文編號(hào):2484259

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