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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 134 毫秒
1.
针对模拟电路故障难以识别等问题,提出一种基于小波包Tallis熵和多分类相关向量机(Rele-vance Vector Machine,RVM)的模拟电路故障诊断方法.该方法采用脉冲信号仿真模拟电路,应用小波包变换对采集到的故障响应信号进行分解,通过提取不同频带内的Tsallis熵作为故障特征值,利用相关向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障定位.实验结果表明,提出的故障诊断方法相较于现有的故障诊断方法能较好地提取故障特征,极大地提高模拟电路故障诊断的效率.  相似文献   

2.
小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究模拟电路优化问题,电路系统存在非线性和漂移会引起系统故障.针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,为解决上述问题,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取,建立故障字典,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断.故障诊断仿真表明,保证较高故障诊断正确率RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,极大地提高了模拟电路故障诊断的效率,为设计提供了依据.  相似文献   

3.
为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络(SOM,self-organizing feature map)相结合的模拟电路故障诊断方法.该方法首先对模拟电路故障响应信号进行小波分解、提取能量值、均值和方差组成输入特征向量,同时采用余弦分离度评价小波变换在不同小波基函数下获取故障特征的有效性,据此选择余弦分离度最小的小波基分解的特征向量输入到自组织特征映射网络进行故障分类.仿真实验表明,利用余弦分离度选择的最优小波基能有效提高模拟电路故障特征提取,模糊神经网络能对故障模式进行精确分类.  相似文献   

4.
系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号,对输出电压信号进行小波去噪,对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数,并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量,以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机,确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。  相似文献   

5.
非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.  相似文献   

6.
邓勇  师奕兵 《控制与决策》2011,26(9):1407-1411
针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题,基于Volterra频域核的频谱比较,提出了利用小波滤波器组结合相关分析定位故障元件的方法.首先选择特定的激励信号测定Volterra频域核的非参数频谱;然后用小波滤波器组对得到的正常电路和故障电路的频谱序列进行子带分解;通过计算子带响应序列的相干函数,对正常电路和故障电路进行相关分析,实现参数型故障元件的特征提取.对比实验结果表明,该方法能有效提取故障特征,提高了故障诊断效果.  相似文献   

7.
针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(PCA)——特征提取;然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进行训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明,该方法有效提高了分类的性能,不仅能够正确分类单故障而且能够有效分类多故障,其中单硬故障情况下平均故障诊断率达到了99%以上,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。  相似文献   

8.
小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络结构和原理,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法,仿真结果表明小波神经网作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。  相似文献   

9.
提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL SVM的参数,以此建立起DCQGA SMKL SVM故障诊断模型,用于模拟电路故障诊断。双二次滤波器电路与四运放二阶高通滤波器电路作为仿真测试电路,仿真测试结果表明,提出的故障诊断方法实现了模拟电路故障诊断,相比于DCQGA SVM模拟电路故障诊断方法,诊断正确率更高。  相似文献   

10.
针对模拟电路存在较多故障模式的诊断中易出现分类混叠的问题,提出一种基于可拓理论的故障诊断方法;建立定性地描述模拟电路故障诊断的物元模型,引入可拓集合中的关联函数和相关度;将响应信号进行小波分解提取其各层能量作为故障特征,并利用变尺度的混沌遗传算法优化各故障特征的权重系数,最后定量地计算各故障状态的可能程度;利用实验电路将该方法与另外两种诊断方法比较,实验结果表明,该方法故障分类正确率最高,耗时最短,从而可以证明该方法的有效性.  相似文献   

11.
李爱琴 《工业控制计算机》2010,23(11):93-95,105
提出一种利用小波变换提取模拟电路故障特征和基于支持向量机状态分类的模拟电路故障自动识别和诊断方法。首先讨论小波变换的基本原理和支持向量机原理及其多分类算法,同时着重研究支持向量机的一种改进型一对多故障分类算法,然后实现在小波变换上,采用分布式多SVM分类器识别单相桥式整流模拟电路的故障。实验证明,该方法能准确有效地对模拟电路故障进行识别和诊断。  相似文献   

12.
基于SVDD和D—S理论的模拟电路故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。  相似文献   

13.
针对瓦斯传感器的故障诊断问题,提出一种基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法。使用3层小波包对故障信号进行分解和重构,获得不同频带的重构信号,计算各个重构信号的分形维度,并构成对应的故障特征向量。以此作为输入向量来训练支持向量机(SVM),完成故障的诊断。实验结果表明:该方法能有效地提取传感器的故障特征,提高了传感器故障诊断的准确率,可有效地应用于瓦斯传感器的故障诊断。  相似文献   

14.
基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究   总被引:5,自引:4,他引:1  
研究电路的故障问题,应提高快速性和准确性。为提高仿真电路故障诊断效率,给出了一种基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断方法。首先通过小波包变换实现了信号的能量特征提取,根据主元分析完成了特征压缩;其次针对支持向量机多分类一对一方法存在的不可分类区,将其与最近邻分类法相结合,实现了电路的故障诊断,并提出了一种混合遗传算法实现了小波函数和支持向量机参数的同步选择;最后通过一仿真电路的仿真实验,与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示基于支持向量机的方法诊断精度最高,达到98%,为设计提供参考依据。  相似文献   

15.
为提高容差模拟电路参变故障的诊断率,提出了一种新颖的差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数的故障诊断方法。通过小波包变换提取被测电路时域响应信号的特征参量,并生成样本数据,经差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数,建立故障诊断模型。故障诊断结果表明,所提出的方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与现有方法相比,此方法所建立的SVM模型表现出了更好的性能,获得更高的故障诊断正确率。  相似文献   

16.
为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。  相似文献   

17.
提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。  相似文献   

18.
针对现有电力电子故障诊断的问题,提出了一种基于小波包分形的电力电子故障的诊断方法.首先使用3层小波包对电路输出电压波形进行分解、消噪和重构等预处理,以获得不同频带的重构信号,然后再计算各个重构信号的分形维度,提取出相应的故障特征;最后以此作为输入数据来训练支持向量机,实现电力电子故障的诊断.以三相整流电路为例进行实验,实验结果表明该方法能有效地提取电力电子故障诊断的故障特征,提高故障诊断的准确率,可有效地应用于电力电子系统的故障诊断.  相似文献   

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