基于蝙蝠算法优化ELM的模拟电路故障诊断研究

极限学习机(extreme learning machine,ELM)具有学习速度快、测试精度高的优点。近年来被广泛用于模式识别和故障诊断等领域,但是ELM固有的随机性对其泛化性能和精度有很大的影响。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法,具有良好的全局搜索能力。将蝙蝠算法引入到极限学习机输入权值和阈值的优化中,有机结合2种算法的优点,建立了基于蝙蝠算法优化极限学习机的故障模型,以带通滤波器作为测试电路,并和ELM、DE-ELM、SAE-ELM进行对比,仿真和实验结果表明蝙蝠算法有效地改善了ELM网络的诊断精度和泛化能力。     

基于核极限学习机的模拟电路故障诊断研究

核函数极限学习机有效地避免了极限学习机(ELM)模型固有的随机性和支持向量机(SVM)模型求解的复杂性,而且具有更快的学习速度和更好的泛化性能。因此,提出了基于核极限学习机的模拟电路故障诊断新方法,描述了电路故障特征的选取过程,建立了以核极限学习机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果表明,该方法故障诊断准确率大于99%,性能优于支持向量机和极限学习机。