基于改进PSO-LSSVM的模拟电路诊断方法

• 作者: 单剑锋 宋晓涛 胡天骐
• 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 粒子群算法 最小二乘支持向量机 模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.06.043

摘要

文中提出了一种基于预处理,小波包分析,归一化处理,改进粒子群算法与最小二乘支持向量机( Improved Particle Swarm Optimization-Least Squares Support Vector Machine,IPSO-LSSVM)结合的模拟电路故障诊断方法。针对待诊断的模拟电路,首先对信号进行预处理,其次进行小波包分解,通过归一化等方法进一步处理故障特征信息,作为PSO-LSSVM的输入样本。在充分考虑传统粒子群优化算法中容易陷入局部极小等缺陷的基础上,提出了利用新的模拟退火算法改进PSO-LSSVM的方法。文中优化了模拟电路故障的特征提取方法与分类效果,有效地提高了故障诊断的精度和效率。

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	胡天骐	南京邮电大学电子科学与工程学院	1	13	1.0	1.0