本文選題：故障診斷 + 特征提取�。� 參考：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：為了提高模擬電路軟故障診斷、識(shí)別的正確分類率,提出了一種提升小波變換和混沌螢火蟲算法(CFA)優(yōu)化LSSVM參數(shù)的模擬電路故障診斷方法。首先對(duì)采集到的被測(cè)電路輸出電壓信號(hào)進(jìn)行提升小波變換;然后對(duì)變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析法對(duì)優(yōu)化處理,將經(jīng)優(yōu)化的數(shù)據(jù)作為不同模式的故障特征集;最后將所得故障特征集作為樣本輸入到CFA-LSSVM模型進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的故障診斷正確率達(dá)到了98%以上,提高了診斷性能,可適用于模擬電路的故障診斷。
[Abstract]:In order to improve the correct classification rate of soft fault diagnosis and recognition of analog circuits, a fault diagnosis method of analog circuits based on lifting wavelet transform and chaotic firefly algorithm is proposed to optimize the LSSVM parameters. Firstly, the output voltage signal of the measured circuit is raised by wavelet transform, then the transformed data is processed by factor analysis method, and the optimized data is regarded as the fault feature set of different modes. Finally, the fault feature set is input to the CFA-LSSVM model as a sample for fault diagnosis. The experimental results show that the fault diagnosis accuracy of this method is over 98%, which improves the performance of fault diagnosis and can be applied to the fault diagnosis of analog circuits.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN710;TP18

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本文編號(hào)：1850489