基于支持向量机的模拟电路故障诊断

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针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法存在延时大和正确识别率低的问题,提出基于最小二乘支持向量机和Volterra级数的故障诊断方法。采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,利用最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,该方法与BP神经网络相比提高了系统故障辨识能力与系统故障诊断速度。
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