本发明涉及一种运行速度快,诊断精度高的基于WKNNLSSVM的模拟电路故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:利用电路仿真软件构建待诊断模拟电路,选取电路部分节点电压值的正常和故障数据作为试验数据,得到改进后的LSSVM分类器的数学模型,进而求解出拉格朗日乘子和改进后的LSSVM分类器的权重向量ω*,并将权重向量ω*作为改进...
基于PSO-LSSVM的模拟电路故障诊断
基于改进 PSO-LSSVM 的模拟电路诊断方法 胡天骐 1,单剑锋 1,宋晓涛 2 【摘要】文中提出了一种基于预处理,小波包分析,归一化处理,改进粒子群 算法与最小二乘支持向量机(Improved Particle Swarm Optimization-Least Squares Support Vector Machine,IPSO-LSSVM)结合的模拟电路故障诊断 方法。针对待诊断的模拟电路,...
(54)发明名称 基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法 (57)摘要 本发明涉及一种运行速度快、诊断精度高 的基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法,其 特征在于,包括如下步骤:利用电路仿真软件构 建待诊断模拟电路,选取电路部分节点电压值的 正常和故障数据作为试验数据,得到改进后的 LSSVM 分类器的数学模型,...
由此,本课题采用基于最小 二乘支持向量机( least squares support vector machine,LS-SVM ) 的电力电子电路故障预测方 法,其基本思想为: 优选电路级故障特征性能参数,利用 LS-SVM 回归算法预测所选故障特征性能参 数,实现电力电子电路的故障预测。 1.2 电力电子电路故障诊断特点和作用 1.2.1 电力电子电路故障诊断...
种基于TL-LSSVM的模拟电路故障诊断方法.该方法将相关的源域数据迁移至目标故障训练集,首先提取输出信号的小波系数作为特征数据,然后在LSSVM分类器的目标函数中增加源域辅助数据的误差惩罚项,构建出新的诊断模型.以滤波电路为诊断实例,实验结果表明,该方法使单、双故障诊断正确率分别达到97.2%和95.7%,显著提高了诊断...
摘要 将最小二乘支持向量机(LS-SVM)融合改进模拟退火算法(SA)移植于嵌入式智能仪表中,结合嵌入式技术实现了对力敏传感器的温度补偿。由LS-SVM构建力敏传感器的非线性模型,利用改进的模拟退火算法对LS-SVM中的正则化...展开更多 The least squares support vector machine (LS-SVM) combined with simulated ...
一、LS-SVM算法 在电子电路故障预测中,结合LS-SVM( least squares support vector machine,LS-SVM)算法,优选电路级故障特征性能参数,然后可以利用 LS-SVM 回归算法,预测电子电路的故障预测[1];可以提高故障预测精度,降低误差,及时发现电子电路故障[2]。可通过应用训练集T完成故障预测,在其中集合T={},而对于x=(...
故障诊断为解决传统故障诊断方法在模拟电路的故障诊断中存在故障定位率低,软故障诊断性弱等问题,提出了一种LSSVM-FNFN的智能诊断方法.参考基于残差评估的诊断思想,设计了基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的系统残差生成器,并利用高阶统计量作为特征向量,完成了对故障特征的有效提取...
基于WKNN-LSSVM的模拟电路故障诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于WKNN-LSSVM的模拟电路故障诊断方法说明:本发明涉及一种运行速度快、诊断精度高的基于WKNN‑LSSVM的模拟电路故障诊断方法,其特征在...专利查询请上爱企查