人工鱼群算法选择特征和加权的模拟电路故障诊断

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1、人工鱼群算法选择特征和加权的模拟电路故障诊断　　摘要：为了准确跟踪模拟电路故障的变化特点，提出一种人工鱼群算法选择特征和加权的模拟电路故障诊断模型。首先根据Volterra级数获得模拟电路状态的原始特征集，然后采用相关向量机作为模拟电路故障的分类器，采用人工鱼群算法选择重要特征子集，并赋予每一个特征合理权值，最后将该模型应用于某一模拟电路故障中。结果表明，人工鱼群算法可以准确得到最优特征子集，模拟电路故障平均超过95%，而且其性能要显著优于经典模型。　　关键词：模拟电路；特征选择；特征加权；人工鱼群算法　　中图分类号：TN710

2、.4?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）19?0161?04　　Abstract：Inordertoaccuratelytrackthechangingcharacteristicsofanalogcircuitfault，ananalogcircuitfaultdiagnosismodelbasedonfeatureandweightingselectionofartificialfishswarmalgorithm（AFSA）isputforward.Theoriginalfeaturesetofth

3、eanalogcircuitstateisobtainedaccordingtotheVolterraseries.Therelevantvectormachineisadoptedastheclassifieroftheanalogcircuitfault.Theartificialfishswarmalgorithmisusedtoselecttheimportantfeaturesubset，andgivearationalweightforeachfeature.The6modelwasappliedtoacertain

4、analogfaultcircuit.Theresultsshowthattheartificialfishswarmalgorithmcangettheoptimalfeaturesubsetaccurately，theanalogcircuitfaultrateisaveragelyhigherthan95%，andtheperformanceofthemodelissignificantlysuperiortotheclassicalmodel.　　Keywords：analogcircuit；featureselecti

5、on；featureweighting；artificialfishswarmalgorithm　　0引言　　随着现代电子技术的迅速发展，模拟电路的规模越来越大，故障出现的概率增加，而且电气参数具有漂移性和电子器件的非线性特性，当前模拟电路故障诊断面临巨大的挑战[1?3]。　　传统模拟电路故障诊断为专家方法，相关领域专家根据自己的知识和经验对模拟电路故障进行分析，对于小规模模拟电路，可以快速实现故障诊断结果[4?5]，对于大规模模拟电路，专家自己的知识和经验有限，诊断费用高且正确率低[6]。随后有学者采用神经网络对大规模模拟电路

6、进行建模与故障诊断，神经网络具有适应学习能力，可以对大规模模拟电路状态变化进行拟合，获得了比专家方法更优的模拟电路故障诊断结果[7?9]。神经网络是一种要求训练样本大的机器算法，由于要采集大量的模拟电路状态数据，使得模拟电路故障诊断成本过高，应用范围受限[10]。　　为了提高模拟电路诊断精度，提出一种人工鱼群算法（ArtificialFishSwarm6Algorithm，AFSA）选择特征和加权的模拟电路故障诊断模型（AFSA?RVM），仿真结果表明，AFSA?RVM的模拟电路故障诊断正确率达95%以上，其性能要显著优于当前经

7、典模型。　　1相关理论　　1.1人工鱼群算法　　设人工鱼群所处位置为：[Xi，Xj]表示视野范围内另一位置，如果[Xj]的食物浓度要优于[Xi]的食物浓度，那么该人工鱼群就朝[Xj]的方向前进一步，不然重新选择[Xj，]如果多次仍然还不能找到更优的位置，就随机前进一步，数学表达式为：　　2.3AFSA?RVM的工作步骤　　AFSA?RVM的工作步骤如下：　　（1）采用Volterra级数提取模拟电路故障的原始特征。　　（2）设置人工鱼群算法的参数以及相关向量机的参数。　　（3）初始化人工鱼群，并通过评价函数估计每一个人工鱼的位置

8、优劣。　　（4）模拟人工鱼的觅食、追尾、群聚行为，找到人工鱼群的最优位置，并进行解码得到模拟电路的最优特征子集。　　（5）采用相关向量机对每一个特征进行建模，得到它们相应的模拟电路故障诊断结果，并通过诊断结果设置合理的权值。　　（6）根据最优特征子集和最优权值对