基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于小波包特征熵支持向量机的故障分类方法研究

提出了一种基于小波包特征熵和支持向量机相结合的故障分类方法,利用小波包分解提取信号的特征熵.然后将得到的特征熵向量输入支持向量机进行故障识别;通过对某型飞机液压系统试验中获取不同的故障特征数据进行分类,结果表明,该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度,与BP神经网络相比,采用支持向量机进行故障分类可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.     

小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法.对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性.     

非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.     

基于小波分析和支持向量机的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断,采用基于小波分析和支持向量机的诊断测试方法,将方波信号作为输入信号激励电路,对电路的响应信号进行小波分析并提取信号的能量作为故障特征向量,并最终利用SVM的一对一多分类方法实现了故障分类。通过对ITC97中的Elliptical Filter电路仿真验证表明,方波信号能够比单频信号更好地激励电路故障,本文所采用的方法能够有效地应用于模拟电路的故障诊断测试中。     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

基于小波包熵和马氏距离的级联式变频器故障诊断

针对级联式变频器内部功率管开路故障诊断中,逆变侧功率管开路故障隐蔽性较强、诊断较难的问题,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法。为了提高级联式变频器功率管开路故障的诊断精度,采用马氏距离分类法进行故障诊断。首先,采集某型号级联式变频器在不同工况下的输入侧电流信号;其次,对采集的电流信号作小波包变换,并提取其特征熵向量作为样本数据集;最后,利用马氏距离分类法进行故障诊断。试验结果表明:采用小波包特征熵提取算法,可以有效地提取级联式变频器功率管发生开路故障时的电流信号特征;同时,采用马氏距离分类法,能够较好地对特征熵向量进行分类和识别。2种算法的结合,可以有效诊断级联式变频器功率管开路故障,也为变频器功率管开路故障的诊断提供了新方法。     

基于DAGSVM的轴系扭振故障诊断方法

针对船舶轴系扭振故障小样本事件,基于小波包Shannon熵与二叉决策树支持向量机(DAGSVM)理论建立一种轴系扭振故障诊断模型.首先通过船舶轴系扭振实验平台提取轴系扭振四种模式信号;然后利用小波包变换提取Shannon熵值,作为故障输入特征向量;最后利用K-CV交叉验证法提升支持向量机,对故障进行建模识别.试验表明,...     

基于小波包特征熵的飞机液压系统故障诊断方法研究

为精确诊断飞机液压系统故障,提出了一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的飞机液压系统压力信号进行小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本,利用ART1神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明,训练成功的ART1网络能够很好地诊断出飞机液压系统是否发生故障,为飞机液压系统故障诊断开辟了新的途径。     

基于小波包神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

基于PSO-RBF神经网络的模拟电路诊断*

为了提高径向基神经网络(radial basis funtion neural network,RBFNN)进行模拟电路故障诊断的速度与准确性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化RBFNN的故障诊断方法。该方法利用PSO优化RBFNN的结构参数,克服了神经网络中模型结构和参数难以设置的缺点,避免了参数选择的盲目性;同时对模拟电路的响应信号采用小波包分解,提取有效故障特征。仿真结果表明,方法具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,能有效地实施模拟电路的故障定位。     

一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的特征,该文提出一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法,该方法首先利用小波包技术提取故障特征,然后将特征向量输入到采用类电磁机制算法优化的BP神经网络中,避免参数过早陷于局部最优,提高了神经网络的分类能力.通过具体实例验证了该算法的有效性.     

基于小波包和EMD的断路器机械故障诊断研究

以ZN63A-12型高压真空断路器为研究对象,针对处理高压断路器振动信号时单独使用小波包特征熵或经验模态分解(EMD)特征熵作为特征向量进行诊断正确率低的缺点,将高压断路器振动信号的小波包能量熵、经验模态分解能量熵、经验模态分解能量相结合作为特征向量,采用马氏距离判别法进行模式识别,实现对断路器两种机械故障模式的判别.实验结果表明,该方法准确率达97.40％,具有较高的实用价值.     

基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。     

基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型

针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型.针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性.仿真验证表明,模型分类效果较好,算法运行速度得以提高,也可应用于连续样本和多分类的情况,扩展了贝叶斯网络分类的应用范围.     

基于WPT和FOAGRNN的模拟电路故障诊断

为提高对模拟电路故障模式的准确分类和减少网络模型的训练时间,提出基于小波包变换(WPT)和果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的模拟电路故障诊断方法。首先采用小波包变换提取电路优质故障特征,以减少网络训练时间,然后建立GRNN网络模型,选择FOA算法优化GRNN网络参数,构建最优模型对电路故障特征进行训练测试,最后采用仿真测试其性能。实验结果表明,FOA算法有效提高诊断模型训练效率,相比于其它电路故障诊断模型,FOAGRNN模型具有更高的诊断率和优越性。     

基于OWPB和LS-SVM的电路板故障诊断系统

针对雷达电路板检修困难的问题,提出了基于最优小波包基和最小二乘支持向量机相结合的雷达电路板故障诊断方法。利用小波变换对采样数据进行去噪处理,通过小波包分解选择最优小波包基提取熵值作为故障特征向量,并作为基于最小二乘支持向量机的雷达故障诊断模型的输入向量,经诊断模型输出后,完成雷达电路板故障诊断。基于此方法设计了雷达电路板故障诊断系统,提高了雷达故障诊断的正确性和效率。