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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 支持向量数据描述算法(SVDD) 证据理论(D-S) 故障诊断 模拟电路
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 理论与实践
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TP183
字数 3514字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8829.2008.09.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师奕兵 电子科技大学自动化工程学院 153 1324 19.0 27.0
2 张伟 电子科技大学自动化工程学院 126 932 15.0 24.0
3 唐静远 电子科技大学自动化工程学院 9 171 6.0 9.0
4 姜丁 2 24 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量数据描述算法(SVDD)
证据理论(D-S)
故障诊断
模拟电路
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
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24
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55628
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