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更新時(shí)間:2025.06.01
基于支持向量機(jī)的模擬電路故障診斷研究

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針對(duì)模擬電路的故障診斷問題,詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)算法,由于它在非線性映射、小樣本學(xué)習(xí)方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),故將它引用到模擬電路的故障診斷過程中。并提出了一種基于支持向量機(jī)的診斷方法,該算法能夠?qū)Ρ粶y(cè)電路的故障進(jìn)行有效并且精確地分類。以折線逼近平方曲線的近似測(cè)量電路為例,設(shè)計(jì)了基于支持向量機(jī)的模擬電路故障診斷系統(tǒng)。以實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,對(duì)其它實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,其結(jié)果正確,驗(yàn)證了算法的有效性。

基于小波變換和支持向量機(jī)的模擬電路故障診斷方法研究

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提出一種利用小波變換提取模擬電路故障特征和基于支持向量機(jī)狀態(tài)分類的模擬電路故障自動(dòng)識(shí)別和診斷方法。首先討論小波變換的基本原理和支持向量機(jī)原理及其多分類算法,同時(shí)著重研究支持向量機(jī)的一種改進(jìn)型一對(duì)多故障分類算法,然后實(shí)現(xiàn)在小波變換上,采用分布式多SVM分類器識(shí)別單相橋式整流模擬電路的故障。實(shí)驗(yàn)證明,該方法能準(zhǔn)確有效地對(duì)模擬電路故障進(jìn)行識(shí)別和診斷。

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