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基于优化AdaBoost-SVM的模拟电路故障诊断

更新时间：2020-10-25 19:13:39 大小：2M 上传用户：gsy幸运查看TA发布的资源 标签：模拟电路 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为提高含容参元件模拟电路软故障的诊断率,并考虑到单分类器分类精度的提升已达到了一个瓶颈,提出一种优化AdaBoost-SVM算法并将其应用于模拟电路故障诊断中。以OrCAD/PSpice软件中对电路进行Monte-Carlo分析的数据为基础,选取特征时,采用对时频信号中易直接测量的物理量归一化后组合的方式。实验结果表明,通过选取的组合特征向量,利用优化的AdaBoost-SVM算法,构造出具有差异度的SVM分类器并集成后,能够自适应地提升单SVM分类器性能,表现出更好的分类精度与泛化性能,能较好地满足容差模拟电路软故障诊断要求。

In order to improve the diagnostic rate of soft faults in analog circuits with capacitive parameters,and considering that the improvement of classification accuracy of single classifier has reached a bottleneck,this paper proposes an optimized AdaBoost-SVM algorithm and applies it to analog circuit fault ed on the Monte-Carlo analysis data of the circuit in OrCAD/PSpice software,the normalized combination of physical quantities which are easy to measure directly in time-frequency signal is adopted when selecting experimental results show that the optimized AdaBoost-SVM algorithm which is used to construct and integrate SVM classifiers with different combinations can adaptively improve the performance of single SVM classifiers and shows better classification accuracy and generalization s method can well meet the requirements of soft fault diagnosis for tolerance analog circuits.

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