基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

在大规模电路中，模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题，提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取，通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合，对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优，将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明，FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了8.91 s,单故障诊断准确率可达97.2%,比SSA-ELM和ELM分别提高了1.9%和2.8%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了0.4%和1.0%。该故障诊断方法准确率高、耗时短，具有较强的模拟电路故障检测能力。