基于支持向量機(jī)和小波變換的模擬電路診斷方法研究.pdf

1、模擬電路故障診斷在電路的設(shè)計(jì)和設(shè)備的生產(chǎn)與維護(hù)中占據(jù)重要位置，是具有重要研究意義的課題。電子技術(shù)在近幾十年內(nèi)發(fā)展迅速，促使電路的密集度與復(fù)雜度持續(xù)增長(zhǎng)，要求模擬電路故障診斷在診斷效率和準(zhǔn)確率方面做得更好。
　　本文首先在分析模擬電路故障診斷基本思想的基礎(chǔ)上，闡述了小波與支持向量機(jī)故障診斷的原理。小波變換具有很好的魯棒性，是一種時(shí)-頻聯(lián)合的分析方法，有良好的局部化特性和多分辨率分析的特質(zhì)；而支持向量機(jī)在處理小樣本學(xué)習(xí)、樣本的非線性和

2、高維模式識(shí)別方面具有優(yōu)勢(shì)，并能夠有效的減少故障分類的計(jì)算時(shí)間，本文研究了將小波與支持向量機(jī)結(jié)合用于故障診斷的方法。
　　選取CTSV濾波器和Sallen-key帶通濾波器兩個(gè)電路，運(yùn)用Pspice軟件對(duì)電路的正常狀態(tài)和故障狀態(tài)分別進(jìn)行Monte Carlo分析，將仿真數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB的工作空間，利用小波包進(jìn)行信號(hào)消噪，并通過小波分解，對(duì)消噪前后的響應(yīng)信號(hào)分別提取小波故障特征。
　　最后，通過對(duì)支持向量機(jī)構(gòu)造的多類分類器進(jìn)