基于支持向量机的模拟电路故障诊断
Fault diagnosis based on SVM in analog circuit作者机构：空军工程大学理学院
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2014年第35卷第10期
页 面：3584-3588页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金项目(201107Y16)
主 题：故障诊断 最小二乘支持向量机 沃尔泰拉级数 模拟电路 特征提取
摘 要：针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法存在延时大和正确识别率低的问题,提出基于最小二乘支持向量机和Volterra级数的故障诊断方法。采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,利用最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,该方法与BP神经网络相比提高了系统故障辨识能力与系统故障诊断速度。
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