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基于支持向量机的混合电路故障诊断

更新时间：2020-07-13 10:23:46 大小：270K 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：支持向量机混合电路 下载积分：5分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对混合电路故障检测率低、诊断速度慢等问题，采用一种全新的诊断方法来应对这些故障诊断技术发展中的瓶颈问题。通过提取有效的故障特征和选取不同的核函数，支持向量机（SVM）能够很好的改善BP神经网络的收敛速度慢和容易陷入局部极小值等不足，具有更好的模式识剐能力。以动态电流，。为参数的数，模混合正弦波信号发生器为例，建立了以支持向量机为基础的混合电路故障诊断模型，说明了支持向量机在小样本、非线性等情况下具有更强的泛化能力，得出了支持向量机方法的故障诊断率明显高于BP神经网络，为混合电路故障诊断提供一个新的方向。

Mixed circuit has low fault detection rate and slow fault diagnosis speed. Here, the paper presents a novel fault diagnosis technology to settle the bottleneck in the development of fault diagnosis technologies. By introducing the extraction of fault feature and optional kernel functions, support vector machine （SVM） can rationally overcome the problems of slow conver- gence speed and local minimum, etc, and has better performance of pattern recognition. An example of sine wave signal genera- tor with dynamic current DDT as the parameter is utilized to establish the mixed circuit fault diagnosis model based on SVM, which explains that SVM has strong generalization ability of learning m...

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