基于HHT和SVDD的模拟电路故障诊断研究.pdf

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2、UniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByWangLiangweiSupervisor:Prof.ShanjianfengMarch2015*A~~M~~~~~~~~ft~A~~~m%TillH~m~I~H~m~m~~*·~am~.~T~~~~~~#~~~w~~~*·~~~~~*~~AB~~~d·~~~J".HIJf1t~*.-tE./f--§.15:hYE1~113ffi!ll~Et!::A:$Qlt;;tt't~1fVUt.

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5、（HilbertHuangTransform，HHT）算法。本文提出了端点延拓法、相关系数法和集合经验模式分解法（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）改进HHT算法，分别从三个方面解决了特征提取中产生边界效应、虚假分量和模态混叠等问题。用改进后的HHT算法提取希尔伯特谱能量和边际谱能量等故障特征。（2）研究不同核函数、核参数和惩罚系数对SVDD性能的影响，并寻找优化内核参数、核函数和组合核函数等优化SVDD分类器。融合改进HHT算法和优化后的SVDD分类器，用提取出的故障特征向量训练SV

6、DD分类器，最后将故障特征向量输入SVDD中检测。通过实例仿真验证，比普通方法有更高的诊断正确率。（3）提出正交经验模态分解（OrthogonalEmpiricalModeDecomposition，OEMD）和核模糊C均值聚类(KernelizedFuzzyPossibilisticC-Means，KFPCM)优化SVDD分类器相结合的方案。它通过OEMD获得具有严格正交性的固有模态函数（IMF），处理并提取故障特征。采用KFPCM对数据预先聚类，遍历数据获得相似度较好的样本，减少噪声影响，最后将特征向量输入到优化SVDD分类器

7、中进行训练和诊断。关键词:模拟电路，故障诊断，希尔伯特黄变换，支持向量机数据描述IAbstractToaddresstheprobremofineffectivenessandlowrecognitionrateinanalogcircuitfaultdiagnosis,thispaperproposesanewfaultdiagnosismodel.CombinedthefeatureextractionwithSVDD(supportvectordatadescription)classifiertoclassifycircu

8、itfaults，thenlocatethefaultsofcomponents.Thispaperdidthefollowingresearch:(1)Tosolvetheproblemofnonlinearity,non-stationarya