基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断.pdfVIP

电 子 测 量 技 术 第 34卷 第 6期 ELECTR()NIC MEASU_REMENT TECHN()L0GY 2011年 6月 基于小波包能量熵与 SVM 的模拟 电路故障诊断* 肖玉飞 刘祖润 李 目 (湖南科技大学信息与电气工程学院 湘潭 411201) 摘 要：提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进 行多层小波包分解，然后对分解信号进行单支重构，并对重构系数求取小波包能量熵，形成故障诊断的特征向量。将 特征向量输人支持向量机，通过选取恰当的核函数与多分类方法，对支持向量机进行训练，建立故障模式分类器，并在 不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。 关键词：小波包能量熵；支持向量机；核函数；模拟电路；故障诊断 中图分类号：TN707 文献标识码：A Analogcircuitfaultdiagnosisbasedon waveletpacketenergyentropyandSVM XiaoYufei IiuZurun IiM (SchoolofInformationandElectricalEngineering，HunanUniversityofScienceandTechnology，Xiangtan411201) Abstract．．A new analogcircuitfaultdiagnosismethodbasedonthecombinationofwaveletpacketenergyentropyand supportvectormachine(SVM)isproposedinthispaper．Firstly，maketheoutputvoltagesignalofthetestcircuitto conductmultilayer waveletpacket decomposition，and then，make the decomposed signals to conduct single reconstruction，andcalculatethewaveletpacketenergyentropyofthereconstructcoefficient，formingthefeaturevector forfaultdiagnosis．W ith thefeaturevectorasinputofthesupportvectormachine，by choosingappropriatekernel functionsandclassificationmethod，train thesupportvectormachinesand establishtheanalogcircuitfaultmode classifier，thentestthesampledatasundervariousfaultmodes．Thesimulationresultindicatesthatthismethodcould achievehighdiagnosticaccuracy． Keywords：waveletpacketenergyentropy；SVM ；kernelfunction；analogcircuit；faultdiagnosis 0 引 言 学习理论基础上发展而来的一种模式识别方法。SVM将 原数据空间映射到高维的特征空间，在特征空间通过最大 模拟电路由于故障模型复杂 、元件参数容差、存在反馈 化分类间隔构造最优分类超平面，且只需少量的支持 向量 回路以及非线性问题，其故障信息表现为多特征、高噪声、