ICS优化SVM在模拟电路故障诊断中的应用

发布时间：2018-04-19 20:37

  本文选题：改进布谷鸟算法 + 支持向量机　； 参考：《科技通报》2017年04期

【摘要】：针对容差模拟电路软故障,为了提高诊断的准确率,提出了一种基于改进布谷鸟算法优化支持向量机的故障诊断模型。首先,利用Hear小波分析对模拟电路进行故障特征提取;然后将提取的故障特征输入支持向量机进行故障诊断,同时为了使模型更稳定,利用改进布谷鸟算法选择最优惩罚参数和核函数参数以优化SVM。最后,以Sallen-key带通滤波器电路为例进行仿真实验,通过与神经网络、传统SVM分类模型进行对比,结果表明了该方法的优越性和可行性。
[Abstract]:Aiming at the soft fault of tolerance analog circuit, in order to improve the accuracy of diagnosis, a fault diagnosis model based on Improved SVM optimization based on improved cuckoo algorithm is proposed. First, Hear wavelet analysis is used to extract the fault features of analog circuits, and then the extracted fault feature input support vector machine is used for fault diagnosis, and at the same time, the fault diagnosis is carried out. In order to make the model more stable, using the improved cuckoo algorithm to select the optimal penalty parameter and the kernel parameter to optimize the SVM. finally, the simulation experiment is carried out with the Sallen-key bandpass filter circuit as an example. The results show the superiority and feasibility of the method by comparing with the neural network and the traditional SVM classification model.

【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【分类号】：TP18;TN710

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本文编号：1774630