基于优化机器学习算法模拟电路故障诊断研究

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1、ResearchofMachine--Learning·-BasedFaultDiagnosisMethodsofAnalogCircuitsbyLIQingB．E．(HunanUniVersity)2005AdissertationsubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofDoctorofEngineeringlnElectricalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySuperviso

2、rProfessorHeYigangJune，2013湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：El期：妇侈年／。月如日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论

3、文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密囱。(请在以上相应方框内打“√”)日期：k侈年／o,EJ知日El期：h乃年，。月弓勺日基于优化机器学习算法的模拟电路故障诊断研究摘要模拟电路故障诊断理论和方法的研究是目前研究的热门课题。现代电子技术正在日新月异的高速发展，电路规模和结构日趋模块化和功能化，给模拟电路故障诊断提出了新的更具挑战性的要求。从本质上来看，模拟电

4、路的故障诊断问题，属于一种模式识别问题。当前，模拟电路故障诊断研究中的两大问题是如何提取信号特征和如何建立诊断机的问题。小波理论的出现和发展，机器学习算法的日益成熟，使得利用小波对故障信号进行预处理，再利用机器学习算法来进行故障诊断成为有效和值得研究的解决方法，为模拟电路的故障诊断提供了新的有效途径。神经网络和支持向量机均为机器学习领域非常流行的方法。神经网络的优化原理是基于经验风险最小化，缺点是易陷入局部最优，但在处理大样本情况时性能很好；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则，泛化能力优于前者，且算法

5、具有全局最优性，但目前主要是一种针对小样本统计的理论算法。因此本文在对遗传免疫算法、蚁群算法、小波分析、神经网络和支持向量机进行研究的基础上，深入探讨了模拟电路故障诊断神经网络方法和向量机方法存在的问题，提出一些新的融合算法用于对故障诊断分类器进行优化。而利用小波分析作为神经网络的预处理手段，进行信号的前置处理也是目前研究的热点，可以更好的提取故障信号的特征向量。适用合适的特征向量输入分类器进行故障诊断，可以提高诊断速度并得到更高的诊断正确率。基于此，本文也提出一种新的故障特征小波提取方法，并在实例中将得到的故障特征值输入神

6、经网络完成故障诊断。本文最后还介绍了基于模拟电路故障诊断神经网络理论而研发的自动测试与诊断系统装备的相关技术方案，完成了模拟电路故障诊断神经网络方法从理论到实践的完整过程。本文的主要内容和创新点主要体现在以下几个方面：对模拟电路故障诊断的神经网络方法进行了研究。在分析和阐述了神经网络各种学习规则及用算法原理的基础上，着重介绍了BP网络和RBF网络，以及使用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法，并详细分析和比较了两者各自的优缺点和适用的场合。对小波神经网络的模拟电路故障诊断方法进行了研究，并提出新的故障特征提取方法。小波的突出优

7、点，是有良好的时频局部性，因此，可将小波作为故障诊断信号的预处理器，先利用小波变换来对电路测试节点的电压信号进行消噪和分解。本文针对分解后的小波系数，提出一种提取故障特征的方法，即小波系数各分量均方根法。具体操作方法是对消噪和分解后的信号进行小波变换，分别计博士学位论文算其小波系数各分量的均方根，然后再进行主元分析与归一化处理，将得到的数据作为故障特征，对神经网络进行训练，再用训练后的神经网络来进行故障分类，完成故障诊断过程。本文通过诊断实例对此方法进行了详细阐述，并通过诊断结果验证了方法的有效性和实用性。3．提出一种新的模

8、拟电路故障诊断的优化神经网络方法。本文针对RBF网络核函数参数难以选择的缺点，提出一种新的优化算法一一免疫蚁群算法，并将其用于RBF网络参数的寻优过程。接下来将通过优化得到的RBF网络用于模拟电路故障诊断，通过实例给出详细的训练算法。该方法在对免疫算法、蚁群算法进行深入研究的基础上，提出使