【摘要】：隨著半導體技術的飛速發(fā)展,現(xiàn)代電子系統(tǒng)中使用的模擬電路集成度和復雜度不斷提高,功能也不斷增強,其出現(xiàn)故障的概率也不斷增大,因此研究人員提出了不同類型的電路故障診斷方法,以保證模擬電路具有良好的可用性和可靠性。在這些方法中,基于支持向量機的模擬電路智能故障診斷方法具有堅實的理論基礎和推廣特性,能夠解決有限樣本的學習問題,已經(jīng)成為電路故障診斷領域的研究熱點。支持向量機使用單個核函數(shù)方法把非線性輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間使其線性可分,然而研究表明由于不同核函數(shù)性能上的差異,使其在各種數(shù)據(jù)集上分類效果差距較大,而核函數(shù)的選擇和構造至今還沒有完善的理論依據(jù)。另外,由于模擬電路自身的固有特性,使得故障樣本集合具有數(shù)據(jù)不規(guī)則和高維特征空間分布不平坦的問題,采用單一核函數(shù)往往難以取得良好的診斷效果。針對以上問題,本文提出了一種基于多數(shù)據(jù)相關核的核矩陣優(yōu)化策略,用于改進標準支持向量機對訓練模型和參數(shù)過于依賴的問題,并將多數(shù)據(jù)相關核方法應用于解決模擬電路故障診斷問題中。首先,本文研究多核函數(shù)構造原理,使用核排列的方法優(yōu)化多核算法中基本核函數(shù)的權重系數(shù);然后,研究經(jīng)驗特征空間中的核函數(shù)優(yōu)化方法,對核矩陣進行優(yōu)化構造數(shù)據(jù)相關核;基于此提出了基于多數(shù)據(jù)相關核的模擬電路故障診斷方法,將多個基本核進行凸組合構造多核矩陣,并對多核矩陣進行數(shù)據(jù)相關核優(yōu)化,利用優(yōu)化后的核矩陣替代標準支持向量機的單一核函數(shù),以提高故障診斷方法的診斷準確率。最后,論文利用Hspice軟件對幾個典型的標準電路進行了仿真實驗,在電路中注入常見故障類型,使用Haar小波變換、PCA等方法進行特征提取,獲取故障樣本集,以驗證論文中提出的基于多數(shù)據(jù)相關核的電路故障診斷方法的有效性。仿真實驗結果表明,同基于標準支持向量機,基于多核函數(shù)以及基于數(shù)據(jù)相關核的模擬故障診斷方法相比,本文提出的基于多數(shù)據(jù)相關核的模擬電路故障診斷方法在標準電路集上能夠取得更好的故障診斷準確率和極短的診斷模型建立時間,并且在此基礎上可以提高診斷效率。
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圖片說明： 圖 2-3 sallen-key 濾波器電路電路中電阻電容的標稱值為 ， ， ， ， ， 。將電阻的容差設置為 5%，，電容的容差設元件工作在容差范圍內時，電路工作狀態(tài)為正常，當 ， ， 和
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圖片說明： 圖 4-7 Leapfrog 濾波器電路敏度分析可以發(fā)現(xiàn)，當元件 、 、 、 和 的元件值發(fā)出響應曲線影響最為明顯。因此在電路中對這 5 個元件進行（ ）、 （ ）、 （ ）、 （
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN710

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 何學文;孫林;付靜;;基于小波分析和支持向量機的旋轉機械故障診斷方法[J];中國工程機械學報;2007年01期

2 何學文,卜英勇;基于小波包分解和支持向量機的機械故障診斷方法[J];機械強度;2004年01期

相關博士學位論文 前1條

1 宋國明;基于提升小波及SVM優(yōu)化的模擬電路智能故障診斷方法研究[D];電子科技大學;2010年

本文編號：2515565