参数优化决策树算法的密封继电器多余物信号识别技术

• 作者: 李响 梁晓雯 王国涛 蒋爱平 薛永越
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 继电器 多余物 PIND 决策树
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 178-185
• 页数: 8页
• 分类号: TM581.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902362

摘要

在航天密封继电器的生产过程中,多余物检测是一个必不可少的过程.微粒碰撞噪声检测(PIND)是我国军标规定的航天电子元器件多余物检测方法.针对传统检测方法中多余物信号和组件信号的误判问题,使用参数优化的决策树算法对检测信号进行分类.通过对比组件信号和多余物信号时域频域波形,提取出最具有代表性的特征作为决策树的分裂属性.采用网格搜索法寻找决策树最优分裂准则和分裂深度,然后采用参数优化的决策树建立分类模型.实验结果表明,采用参数优化的决策树算法进行多余物检测信号分类有效提高了分类准确率、G-means值和F-measure值等各项分类指标值.