[发明专利]基于向量值正则核函数逼近的模拟电路故障诊断方法有效
| 申请号： | 201711097329.4 | 申请日： | 2017-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN107884706B | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;何威;尹柏强;李兵;李志刚;佐磊;张朝龙 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/316 | 分类号： | G01R31/316 |
| 代理公司： | 长沙星耀专利事务所(普通合伙) 43205 | 代理人： | 黄美玲;宁星耀 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 基于向量值正则核函数逼近的模拟电路故障诊断方法，包括如下步骤：（1）获取模拟电路的故障响应电压信号；（2）对采集的信号进行小波包变换，计算小波包系数能量值作为特征参量；（3）应用量子粒子群算法优化向量值正则核函数逼近的正则化参数和核参数，训练故障诊断模型。（4）应用训练完成的诊断模型，对电路故障进行识别。该发明中向量值正则核函数逼近方法的分类性能优化其他的分类算法，同时应用量子粒子群算法优化参数亦优于传统获取参数的方法，本发明提出的故障诊断方法可高效地诊断出电路的元件故障，包括软故障及硬故障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量值 正则 函数 逼近 模拟 电路 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
基于向量值正则核函数逼近的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取被测试模拟电路各节点的时域响应电压信号，即采集输出信号；(2)对采集的输出信号进行小波包分解，计算各节点的能量作为原始样本特征数据；并将原始样本特征数据平均划分为训练样本集及测试样本集两部分；(3)基于训练样本集，应用量子粒子群算法QPSO优化向量值正则核函数逼近VVRKFA数学模型的正则参数及核参数，构建基于VVRKFA的故障诊断模型；(4)向构建的基于VVRKFA的故障诊断模型输入测试样本集，对电路故障类别进行识别。
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