全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于非线性频谱特征及核主元分析的模拟电路故障诊断方法

, PP. 248-254

Keywords: 非线性输出频域响应函数,核主元分析,支持向量机,故障特征,故障诊断

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

针对模拟电路基于非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型进行故障特征提取时,具有维数多、数据量大的特点,提出了采用核主元分析(KPCA)和多类别支持向量机(MSVM)进行故障模式判别的新方法(KPCA-MSVM)。该方法首先采用KPCA对特征向量进行维数压缩、消除变量之间的非线性;其次构造MSVM分类器,在PSpice环境下通过蒙特卡罗仿真生成模拟电路在各种故障状态下的数据,对MSVM分类器进行训练,将训练好的MSVM分类器用于模拟电路的故障状态识别。通过对Sallen-Key带通滤波器模拟电路的故障诊断结果表明,该故障诊断方法对模拟电路参数型故障有很好的识别、定位能力并具有速度快和准确率高的特点。

References

[1]  Milor L S. A tutorial introduction to research on analog and mixed-signal circuit testing[J]. IEEE Transactions on Circuits and System II: Analog and Digitial Signal Processing, 1998, 45:1389-1407.
[2]  Wang P, Yang S Y. A new diagnosis approach for handling tolerance in analog and mixd-signal circuits by using fuzzy math[J]. IEEE Transaction on Circuits and Systems, 2005, 52(10): 2118-2127.
[3]  王军锋, 张维强, 宋国乡. 模拟电路故障诊断的多小波神经网络算法[J]. 电工技术学报, 2006, 21(1): 33-36.
[4]  Wang Junfeng, Zhang Weiqiang, Song Guoxiang. Fault diagnosis algorithm of analog circuit based on multiwavelet neural network[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2006, 21(1): 33-36.
[5]  彭良玉, 禹旺兵. 基于小波分析和克隆选择算法的模拟电路故障诊断[J]. 电工技术学报, 2007, 22(6): 12-16.
[6]  Peng liangyu, Yu Wangbing. Fault diagnosis of analog circuit based on wavelet analysis and clonal selection algorithm[J]. Transaction of China Electrotechnical Society, 2007, 22(6): 12-16.
[7]  Lang Z Q, Billings S A. Output frequency characteristics of nonlinear system[J]. International Journal of Control, 2007, 80(6): 843-855.
[8]  Lang Z Q, Billings S A. Energy transfer properties of non-linear systems in the frequency domain[J]. International Journal of Control, 2005, 78(5):345-362.
[9]  钟秉翔, 李太福, 汪德彪等. 基于KPCA的功能模拟智能控制系统模型研究[J]. 辽宁工程技术大学学报, 2010, 29(5): 810-813.
[10]  Vapnik V, Lerner A. Pattern recognition using generalized portrait method[J]. Automation and Remote Control, 1963, 24(6):774-780.
[11]  邓乃杨, 田英杰著. 数据挖掘中的新方法—支持向量机[M]. 北京: 科学出版社, 2004: 100-122.
[12]  孙永奎. 基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究[D]. 成都:电子科技大学, 2009.
[13]  Cui J, Wang, Y R. A novel approach of analog circuit fault diagnosis using support vector machines classifier[J]. Measurement, 2011, 44: 281-289.
[14]  毛先柏. 基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2009.
[15]  Jiang Shaohua, Gui Weihua, Yang Chunhua, et al. Method based on kernel principal component analysis and support vector machine and its application[J]. Journal of Central South University, 2009, 40(5): 1323-1328.
[16]  许洁, 胡寿松. 基于KPCA和MKL-SVM的非线性过程监控与故障诊断[J]. 仪器仪表学报, 2010, 31(11): 2428-2433.
[17]  Xu Jie, Hu Shousong. Nonlinear process monitoring and fault diagnosis based on KPCA and MKL-SVM[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2010, 31(11): 2428-2433.
[18]  Chang C C, Lin C J. Libsvm: a library for support vector machines[EB/OL]. Software available at 2001, thttp: //www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm.
[19]  Schölkopf B, Smola A, Müller K R. Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem[J]. Neural Computation, 1998, 10(5):1299-1319.
[20]  Zhong Bingxiang, LI Taifu, Wang Debiao, et al. Modeling on intelligent control system with function simulation based on KPCA[J]. Journal of Liaoning Technical University, 2010, 29(5): 810-813.
[21]  蒋少华, 桂卫华, 阳春华等. 基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用[J]. 中南大学学报, 2009, 40(5): 1323-1328.
[22]  Kreβel U. Pairwise classification and support vector machine[M]. MA: MIT Press Cambridge, 1999: 255-268.
[23]  韩海涛, 曹建福, 马红光, 等. 非线性输出频域响应函数的自适应辨识算法及其应用[J]. 西安交通大学学报, 2011, 45 (10):77-81.
[24]  Han Haitao, Cao Jianfu, Ma Hongguang, et al. Adaptive identification algorithm of nonlinear output f requency response functions and its application[J], Journal of Xi’an Jiaotong University, 2011, 10(45): 77-81.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133