基于mRMR原则和优化SVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 孙健 王成华
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 特征提取 最小冗余最大相关 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 221-226
• 页数: 6页
• 分类号: TN707
• 字数: 3055字
• 语种: 中文

摘要

为了解决模拟电路故障诊断中有效特征提取困难和提高故障诊断的准确率,提出了一种基于最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)原则和优化支持向量机(support vector machine,SVM)的模拟电路故障诊断新方法.该方法利用mRMR原则对待诊断电路响应信号进行特征提取,将得到的最优故障特征输入SVM进行故障分类识别,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化SVM的核参数,避免参数选择的盲目性,提高模型的诊断精度.实验结果表明该方法是有效的,提高了模拟电路故障诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成华	南京航空航天大学电子信息工程学院	79	713	15.0	23.0
2	孙健	南京航空航天大学电子信息工程学院	18	176	6.0	13.0