基于固定尺寸序贯极端学习机的模拟电路在线故障诊断

发布时间：2019-05-06 08:53

【摘要】：为了提高极端学习机(ELM)对电子系统的在线诊断能力,提出了一种新的固定尺寸序贯极端学习机(FSSELM)。FSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的旧样本来提高极端学习机对待测系统的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成分类模型的在线训练。应用FSSELM进行模拟电路故障在线诊断,仿真结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM),FSSELM对故障的在线诊断准确率更高,具有更好的泛化性能。
[Abstract]:In order to improve the on-line diagnosis ability of extreme learning machine (ELM) to electronic system, a new fixed-size sequential extreme learning machine (FSSELM) is proposed. At the same time, the old samples with the highest similarity are eliminated to improve the dynamic adaptability of the extreme learning machine to the test system, and the inverse Lemma of Sherman-Morrison matrix is used to reduce the computational complexity and realize the recursive solution of the output weights. Complete on-line training of classification model. The simulation results show that compared with on-line sequential extreme learning machine (OS-ELM), FSSELM), the on-line fault diagnosis accuracy of FSSELM is higher than that of on-line sequential extreme learning machine (OS-ELM), FSSELM), and its generalization performance is better than that of on-line sequential extreme learning machine.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学控制工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61004128)资助项目
【分类号】：TP368.39

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2470047