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应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断
引用本文:王佩丽,彭敏放,杨易旻,吴俊丽,何怡刚.应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断[J].仪器仪表学报,2010,31(6).
作者姓名:王佩丽  彭敏放  杨易旻  吴俊丽  何怡刚
作者单位:湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金,国家杰出青年科学基金 
摘    要:为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,并引入模糊准则对其优化,得到由分类能力强的最优小波包基能量值构成的特征集,然后将特征集输入LS-SVM网络,实现对不同故障类型的识别。小波包的优化分解减小了LS-SVM网络的规模,从而降低了算法复杂度,加快了网络的训练时间和分类速度。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实施模拟电路的故障定位。

关 键 词:故障诊断  模拟电路  最优小波包分解  模糊规则  最小二乘支持向量机

Analog circuit diagnosis using fuzzy-rule based optimal wavelet packet and LS-SVM
Wang Peili,Peng Minfang,Yang Yimin,Wu Junli,He Yigang.Analog circuit diagnosis using fuzzy-rule based optimal wavelet packet and LS-SVM[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2010,31(6).
Authors:Wang Peili  Peng Minfang  Yang Yimin  Wu Junli  He Yigang
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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