基于RS和DWT-IOSVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 郑晓菁
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 模拟电路 支持向量机故障诊断 粗糙集
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 697-699,708
• 页数: 4页
• 分类号: TP306
• 语种: 中文

摘要

针对以往故障诊断模型往往忽略故障数据中存在的大量无关和冗余信息以及故障诊断精度不高的缺点,设计了一种基于粗糙集(Rough Set,RS)和离散小波变换(Discrete Wavelet transform,DWT)-支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模拟电路故障诊断方法;首先,采用离散小波变换获取电路故障诊断特征向量以去除无关信息;然后通过基于RS属性出现频率的差别矩阵算法对特征向量进行属性约简以消除冗余属性;最后,建立多分类的SVM对电路进行分类以实现故障诊断,为了进一步提高故障诊断精度,采用改进免疫优化算法(Immune Optimizing Algorism,IOA)对SVM核函数的各参数进行优化;仿真实验表明,文中方法能有效实现电路的故障诊断,与其它方法相比,故障精度高达100％,是一种有效的电路诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑晓菁	安徽理工大学电气与信息工程学院	7	19	2.0	4.0