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基于支持向量机的模拟电路故障诊断

更新时间：2020-08-31 09:11:40 大小：333K 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：支持向量机 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

针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法存在延时大和正确识别率低的问题，提出基于最小二乘支持向量机和Volterra级数的故障诊断方法。采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取，利用最小二乘支持向量机进行模态分类，最终完成故障诊断。仿真结果表明，该方法与BP神经网络相比提高了系统故障辨识能力与系统故障诊断速度。

To solve the problem of analog circuit complexity ,long time diagnosis and low correct recognition rate in traditional fault diagnosis ,a new fault diagnosis method was proposed which combined least squares support vector machine （LS-SVM） and Volterra series .The circuit feature extraction was completed by using Volterra frequency-domain core ,LS-SVM was used to do modal classification and finally the fault diagnosis was accomplished .Simulation results show that this method ,compared with traditional BP neural network ,is more efficient and accurate in system fault recognition and diagnosis .

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