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基于avmd和排列熵的t分布邻域嵌入流形HHO-SVM模拟电路故障诊断方法

电子测量与仪器学报 2024年第6期38卷 233-240页

作者：陈晓梅王行健蔡烨周博华北电力大学北京102208

随着信息大数据时代的到来,对于电子系统的依赖程度越来越高,因此模拟电路的故障诊断的准确度要求与日俱增。而模拟电路故障诊断困难,是电子系统诊断维修的瓶颈。本文提出基于自适应变分模态分解(avmd)和排列熵(PE)的t分布邻域嵌入流形... 详细信息

随着信息大数据时代的到来,对于电子系统的依赖程度越来越高,因此模拟电路的故障诊断的准确度要求与日俱增。而模拟电路故障诊断困难,是电子系统诊断维修的瓶颈。本文提出基于自适应变分模态分解(avmd)和排列熵(PE)的t分布邻域嵌入流形哈里斯鹰优化支持向量机(HHO-SVM)模拟电路故障诊断方法。首先,利用avmd对待测电路的观测信号进行自适应变分模态分解,得到多组IMF信号,不仅可以克服噪声干扰,而且可以来自适应地确定分解模式的数量,进一步提升分解精度;再对IMF计算排列熵,以充分体现IMF不同时段局部特征,二者相结合构建故障特征向量。并在此基础上,采用t分布式随机邻域嵌入(t-SNE)实现特征空间的流形学习和降维,构建具有良好区分度且保留原来的局部结构特征的故障特征向量;最后依靠哈里斯鹰优化支持向量机(HHO-SVM),使其具有良好的分类准确度,从而最终完成电路故障诊断。通过仿真验证,结果显示,本文方法故障诊断正确率可达100%,效果良好。

关键词：自适应变分模态分解avmd t分布邻域嵌入故障诊断哈里斯鹰优化支持向量机

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