计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
11期
4053-4055
,共3页
胡云艳%彭敏放%田成来%谭虎%宋丽伟%沈美娥
鬍雲豔%彭敏放%田成來%譚虎%宋麗偉%瀋美娥
호운염%팽민방%전성래%담호%송려위%침미아
故障诊断%模拟电路%粒子群优化%多小波变换%支持向量机
故障診斷%模擬電路%粒子群優化%多小波變換%支持嚮量機
고장진단%모의전로%입자군우화%다소파변환%지지향량궤
为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法.该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征；然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别.仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率.
為瞭提高支持嚮量機網絡(SVM)進行模擬電路診斷的準確率,提齣瞭一種基于粒子群(PSO)算法和支持嚮量機的診斷方法.該方法首先對被測電路的響應信號進行多小波變換,通過歸一化處理得到分類能力彊的最優故障特徵；然後用粒子群算法優化支持嚮量機的結構參數,實現對不同故障模式分類識彆.倣真結果錶明,此方法能有效提高模擬電路故障診斷準確率.
위료제고지지향량궤망락(SVM)진행모의전로진단적준학솔,제출료일충기우입자군(PSO)산법화지지향량궤적진단방법.해방법수선대피측전로적향응신호진행다소파변환,통과귀일화처리득도분류능력강적최우고장특정；연후용입자군산법우화지지향량궤적결구삼수,실현대불동고장모식분류식별.방진결과표명,차방법능유효제고모의전로고장진단준학솔.
