基于小波变换和CFA-LSSVM模拟电路故障诊断

发布时间：2018-05-06 03:06

  本文选题：故障诊断 + 特征提取　； 参考：《电子测量与仪器学报》2017年08期

【摘要】：为了提高模拟电路软故障诊断、识别的正确分类率,提出了一种提升小波变换和混沌萤火虫算法(CFA)优化LSSVM参数的模拟电路故障诊断方法。首先对采集到的被测电路输出电压信号进行提升小波变换;然后对变换后的数据进行因子分析法对优化处理,将经优化的数据作为不同模式的故障特征集;最后将所得故障特征集作为样本输入到CFA-LSSVM模型进行故障诊断。实验结果表明,该方法的故障诊断正确率达到了98%以上,提高了诊断性能,可适用于模拟电路的故障诊断。
[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.
【作者单位】： 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【分类号】：TN710;TP18

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本文编号：1850489