基于迁移学习LSSVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 刘帅 庄城城 张杰 易辉
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 迁移学习 最小二乘支持向量机 辅助数据
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 668-673
• 页数: 6页
• 分类号: TN707|TP181
• 字数: 3352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2019.03.025

摘要

采用数据驱动方法进行模拟电路故障诊断时,在目标故障数据较少的条件下,诊断效果显著下降.针对该问题,提出一种基于TL-LSSVM的模拟电路故障诊断方法.该方法将相关的源域数据迁移至目标故障训练集,首先提取输出信号的小波系数作为特征数据,然后在LSSVM分类器的目标函数中增加源域辅助数据的误差惩罚项,构建出新的诊断模型.以滤波电路为诊断实例,实验结果表明,该方法使单、双故障诊断正确率分别达到97.2%和95.7%,显著提高了诊断正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张杰	南京工业大学电气工程与控制科学学院	38	80	6.0	7.0
2	易辉	南京工业大学电气工程与控制科学学院	16	66	4.0	8.0
3	刘帅	南京工业大学电气工程与控制科学学院	6	12	2.0	3.0
4	庄城城	南京工业大学电气工程与控制科学学院	4	3	1.0	1.0