發(fā)布時(shí)間：2022-07-12 16:04

　　針對(duì)模擬電路存在的非線性和非平穩(wěn)性,以及電路元件存在容差而帶來診斷時(shí)的模糊性與隨機(jī)性等問題,提出了一種結(jié)合了局域均值分解（LMD）云模型特征提取和人工蜂群-最小二乘法支持向量機(jī)（ABC-LSSVM）分類器的模擬電路故障診斷法。首先,利用LMD算法對(duì)初始故障信號(hào)進(jìn)行分解,再將分解的信號(hào)通過云逆向發(fā)生器計(jì)算得出分解信號(hào)的云數(shù)字特征,并將得到的云數(shù)字特征構(gòu)造為故障特征向量。然后,將部分故障特征向量作為測試樣本輸入到ABC算法優(yōu)化的LSSVM中,對(duì)各電路故障進(jìn)行分類識(shí)別,得到各故障的分類精度。以兩個(gè)國際基準(zhǔn)電路CTSV和Sallen_Key電路為驗(yàn)證對(duì)象,結(jié)果表明,該方法提取的故障特征能很好的反映電路各故障狀態(tài)信息,所提方法的故障診斷精度均達(dá)到99%。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 LMD算法與云模型特征提取
    1.1 LMD算法
    1.2 云模型
    1.3 LMD與云模型特征提取步驟
2 ABC-LSSVM故障診斷模型
    2.1 ABC算法
    2.2 LSSVM
    2.3 ABC-LSSVM的步驟
3 故障診斷流程
4 電路故障診斷與實(shí)例分析
    4.1 Sallen_Key電路故障診斷與分析
        1)Sallen_Key仿真電路故障描述
        2)Sallen_Key電路特征提取
        3)Sallen_Key故障診斷及結(jié)果分析
    4.2 CTSV電路故障診斷與分析
        1)CTSV仿真電路與故障描述
        2)CTSV電路特征提取
        3)CTSV電路故障診斷及結(jié)果分析
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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