遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

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遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

陈世杰, 连可, 王厚军

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2009 > 38(4): 553-558

陈世杰, 连可, 王厚军. 遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J]. 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

引用本文:

陈世杰, 连可, 王厚军. 遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J]. 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

CHEN Shi-jie, LIAN Ke, WANG Hou-jun. Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on GA Optimized SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

Citation:

CHEN Shi-jie, LIAN Ke, WANG Hou-jun. Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on GA Optimized SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

1.
电子科技大学自动化工程学院成都 610054

基金项目:

部级基础科研项目(A1420061264);部级预研基金(9140A17030308DZ02)

作者简介:
陈世杰(1963-)，男，博士生，主要从事测试控制、信号与信息处理方面的研究.

中图分类号: TP18

Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on GA Optimized SVM

1.
School of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理；利用传递函数对模拟电路进行建模，并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征；使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明，与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比，该方法可以减小诊断“误差积累”的影响，具有更好的误差控制能力。
- 模拟电路 /
- 故障诊断 /
- 遗传算法 /
- 支持向量机
Abstract: A new method for analog circuit fault diagnosis is presented based on genetic algorithm optimized support vector machine multi-class decision tree (GADT-SVM). The design idea and algorithm principle of GADT-SVM is introduced firstly; then model of analog circuit is built by transfer function, and fault characteristic is picked-up by wavelet energy distribution of impulse response. Finally, fault samples are recognized by GADT-SVM. Experiment results show that our method can depress error accumulation phenomena of diagnosis and have stronger error control ability compared with the traditional DAG-SVM and DT-SVM.
- analog circuit /
- fault diagnosis /
- genetic algorithm /
- support vector machine

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[3]	周启忠, 谢永乐, 毕东杰, 李西峰. 种模拟电路参数型故障诊断新方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 386-391. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.012
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遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

1. 电子科技大学自动化工程学院成都 610054

基金项目:

部级基础科研项目(A1420061264);部级预研基金(9140A17030308DZ02)

作者简介:
陈世杰(1963-)，男，博士生，主要从事测试控制、信号与信息处理方面的研究.

收稿日期: 2008-12-20
修回日期: 2009-04-12
刊出日期: 2009-08-15

中图分类号: TP18

关键词:

摘要: 提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理；利用传递函数对模拟电路进行建模，并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征；使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明，与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比，该方法可以减小诊断“误差积累”的影响，具有更好的误差控制能力。

English Abstract

陈世杰, 连可, 王厚军. 遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J]. 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

引用本文:

陈世杰, 连可, 王厚军. 遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J]. 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

CHEN Shi-jie, LIAN Ke, WANG Hou-jun. Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on GA Optimized SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

Citation:

CHEN Shi-jie, LIAN Ke, WANG Hou-jun. Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on GA Optimized SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2009, 38(4): 553-558. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.019

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