【摘 要】
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提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机（GMKL-SVM）的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,安庆师范大学物理与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51637004);国家自然科学基金(51577046,51607004);国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”(2016YFF0102200);安徽省科技计划重点项目(1301022036);安徽省自然科学基金(1608085QF157);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016207);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A4
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提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机（GMKL-SVM）的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,并以此建立基于GMKL-SVM的故障诊断模型,用于区分模拟电路的各个故障。实例电路的单故障和双故障诊断实验结果表明,所提出的GMKL-SVM方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与传统的GMKL-SVM方法相比,表现出了更好的性能,获得了更高的故障诊断正确率。
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