基于HHT和SVDD的模拟电路故障诊断研究

• 作者: 单剑锋 宋晓涛 汪良伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 希尔伯特黄变换 支持向量机数据描述
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 179-183
• 页数: 5页
• 分类号: tN108.7
• 字数: 4383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.07.040

摘要

针对模拟电路故障信号的容差性、非线性、非平稳性等检测困难问题,提出适合处理这类信号的希尔伯特黄变换算法( Hilbert Huang transform,HHt),但信号特征提取产生虚假分量和模态混叠等不足。基于此,文中分别提出相关系数法和集合经验模式分解法进行改进。核函数和内核参数决定不同性能的支持向量数据描述( Support Vector Data Describe, SVDD),寻找最优内核参数,选择合适的核函数并构造多核函数优化SVDD算法。文中首先用改进HHt提取联合故障特征向量,然后训练优化后的SVDD分类器,最后将数据输入SVDD中进行检测,能有效地诊断电路故障,并具有较高准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	单剑锋	南京邮电大学电子科学与工程学院	16	130	5.0	11.0
2	宋晓涛	太原理工大学计算机科学与技术学院	7	35	3.0	5.0
3	汪良伟	南京邮电大学电子科学与工程学院	1	4	1.0	1.0