基于人工鱼群优化支持向量机的模拟电路故障诊断

原文链接:万方

  • 作者:

    孙健,王成华,洪峰,王蕾

  • 摘要:

    为了提高模拟电路故障诊断的识别率,提出一种基于人工鱼群优化支持向量机的模拟电路故障诊断方法.该方法用主成分分析对采集到的模拟电路故障信息进行降维,将提取后的故障特征输入支持向量机进行故障诊断,同时采用人工鱼群算法对支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,避免参数选择的盲目性,提高模型的诊断精度.通过对Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断仿真结果表明,该方法是有效的,与BP神经网络和传统SVM等方法的诊断结果相比较能够诊断更多的故障类别,并具有更高的故障诊断率.

  • 关键词:

    模拟电路 故障诊断 支持向量机 人工鱼群算法 参数优化

  • 作者单位:

    南京信息职业技术学院,南京210046;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016%南京航空航天大学电子信息工程学院,南京,210016%南京信息职业技术学院,南京,210046

  • 基金项目:

    国家自然科学基金(50907033)%南京信息职业技术学院科研基金(YKJ12-022)

  • 来源期刊:

    系统仿真学报

  • 年,卷(期):

    201426004

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