一种基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法。包括以下步骤：针对典型故障情况，对电路进行仿真得到可及点电压值，作为支持向量机训练样本；对传统蚂蚁算法进行改进，在路径选择的问题上，混合使用概率选择和随机选择两种方法；利用改进蚂蚁算法优化支持向量机的RBF核函数参数(γ，C)；用训练样本训练SVM，并将训练后的结果以及误差存入存储器中；测量待测电路的实际电压信号，将其输入训练好的支持向量机，支持向量机的稳态输出即为故障的类型，完成模式识别，实现故障诊断。本发明的方法用于小样本学的故障诊断问题有明显的优势，且有速度快，准确率高，泛化能力强的优点。

主权项

一种基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：1)建立待测电路，依经验设置故障集，以及施加于电路的激励信号；2)、对待测电路进行灵敏度分析，确定电路的测试节点；3)、针对典型故障情况，对电路进行HSPICE仿真得到可及点电压值，一部分作为支持向量机的训练样本，一部分作为测试样本，进行归一化处理后存入存储器；4)、利用改进蚂蚁算法优化支持向量机RBF核函数参数；5)、用训练样本训练支持向量机，并将训练后的结果以及误差存入存储器中，用测试样本输入向量机网络进行检验；6)、测量待测电路的实际电压信号，将其输入训练好的支持向量机，分析支持向量机的稳态输出结果，得到故障的类型，完成模式识别，实现故障诊断。