非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性.     

基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于小波包分形的电力电子故障诊断方法

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.     

基于多重分形与SVM的异步电动机轴承故障诊断

针对异步电动机轴承的故障诊断问题,提出一种基于多重分形与支持向量机(SVM,support vector machine)相结合的故障诊断方法.根据轴承振动信号的非线性、非平稳特性,利用多重分形方法对信号进行分析.计算广义维数、极大值、谱宽度、偏斜度等参数,将其作为故障特征向量输入SVM中.利用凯斯西储大学的实验数据对诊断方法进行验证,将获得的多重分形参数输入二叉树SVM完成故障的模式识别.结果表明多重分形与二叉树SVM相结合的诊断方法可行性好,诊断精度高.     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

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。     

基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究

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。     

基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断

针对煤矿井下隔爆电动机故障数据获取难且故障数据杂乱、非线性等问题,提出了一种基于支持向量机与粗糙集的隔爆电动机故障诊断方法。该方法采用小波包对隔爆电动机定子瞬时功率进行频谱分析,并提取故障特征量;利用粗糙集的约简特性消除故障特征量冗余数据,将约简后的故障特征量作为支持向量机的输入样本,实现隔爆电动机转子故障诊断和分类。仿真结果表明,该方法故障诊断结果准确率达到92.857 1%。     

信息熵支持向量机算法传感器故障诊断研究

研究传感器系统故障诊断效率问题.针对传统故障诊断因传输信息大,速度慢,造成故障,定位不清.传统的方法提取的传感器系统特征信息不全面,导致诊断精度与速度不高.为有效提高传感器系统故障诊断的效率和精度,提出了一种能量信息熵的支持向量机系统故障诊断方法.故障主要难点技术问题在于参数选择优化问题.算法首先利用小波包对传感系统故障信号进行小波包分解,并提取小波包能量信息熵,以此构建输入特征向量;接着采用了支持向量机方法进行非线性特征向量提取,最后以特征向量来建立支持向量机智能化诊断模型.仿真结果表明,改进方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对传感器故障进行检测与定位.具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间.     

基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法

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。     

基于双树复小波包和改进SVM的轴承故障诊断

为了提高滚动轴承内圈、滚动体、外圈等故障诊断效率,提出了将双树复小波包和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合的故障诊断方法。采用双树复小波包对轴承振动信号分解和重构,提取重构信号中的故障能量特征并构造特征样本作为支持向量机诊断模型的输入。针对支持向量机的参数选取没有固定方法而导致故障诊断的准确性降低的问题,采用人工鱼群算法对支持向量机的惩罚系数和核参数进行寻优。用寻优得到的参数建立支持向量机诊断模型对特征样本进行故障诊断。仿真结果表明提出的方法不仅可以提高降噪效果从而得到滚动轴承故障振动的特征信号,而且能实现更高精度的故障诊断。     

基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统

针对雷达电路板检修困难的问题,提出了基于最优小波包基和最小二乘支持向量机相结合的雷达电路板故障诊断方法。利用小波变换对采样数据进行去噪处理,通过小波包分解选择最优小波包基提取熵值作为故障特征向量,并作为基于最小二乘支持向量机的雷达故障诊断模型的输入向量,经诊断模型输出后,完成雷达电路板故障诊断。基于此方法设计了雷达电路板故障诊断系统,提高了雷达故障诊断的正确性和效率。     

基于小波变换和支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究

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。     

基于小波分析和分层决策的模拟电路故障识别方法*

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,提出一种小波分析和分层决策的故障识别方法。首先用小波变换方法提取电路的两种故障特征,模糊C均值算法分析故障特征数据的分布特性,以决策树的形式分割各故障子类。通过对决策树节点特征的优化选择,使各故障子类的区分得以最大化。最后按照决策树结构建立分级诊断的故障决策系统,分别以支持向量机和神经网络作为树节点分类器,有效地提高了故障的识别率。该方法应用于高通滤波器电路的故障识别,正确率高于99%,比经典支持向量机多分类方法具有更好的诊断性能。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

Fault diagnosis of car assembly line based on fuzzy wavelet kernel support vector classifier machine and modified genetic algorithm

This paper presents a new version of fuzzy wavelet support vector classifier machine to diagnosing the nonlinear fuzzy fault system with multi-dimensional input variables. Since there exist problems of finite samples and uncertain data in complex fuzzy fault system, the input and output variables are described as fuzzy numbers. Then by integrating the fuzzy theory, wavelet analysis theory and v-support vector classifier machine, fuzzy wavelet v-support vector classifier machine (FWv-SVCM) is proposed. To seek the optimal parameters of FWv-SVCM, genetic algorithm (GA) is also applied to optimize unknown parameters of FWv-SVCM. A diagnosing method based on FWv-SVCM and GA is put forward. The results of the application in car assembly line diagnosis confirm the feasibility and the validity of the diagnosing method. Compared with the traditional model and other SVCM methods, FWv-SVCM method requires fewer samples and has better diagnosing precision.     

基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法

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。