基于MODWPT与LFDA的模拟电路故障诊断

• 作者: 胡含兵
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 特征提取 降维 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP206|TN707
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802559

摘要

在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊断方法.该方法中,首先利用MODWPT进行模拟电路原始信号处理与故障特征提取;随后,针对高维特征集中存在冗余信息,不利于模式识别与分类,利用LFDA方法进行降维,获取更有益于故障模式识别的低维特征集;最后,支持向量机(SVM)作为故障模式识别分类器,在此基础上构建模拟电路故障诊断模型.电路仿真实验结果表明,所提出方法的最大故障诊断准确率可达99.17％,从而验证了所提方法的有效性.