最小L1范数实现周期非均匀采样与重构研究.pdf

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1、第41卷第3期电子科技大学学报Vol.41No.32012年5月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMay2012·自动化技术·最小生成树SVM的模拟电路故障诊断方法1,2111,3宋国明，王厚军，姜书艳，刘红(1.电子科技大学自动化工程学院成都610054;2.成都电子机械高等专科学校计算机工程系成都610031;3.长春理工大学计算机学院长春130022)【摘要】提出最小生成树的支持向量机模拟电路故障诊断方法，通过小波分解提取电路故障特征，在特征空间中以故障类的可分性测度为权值构造最小生成树，得到

2、具有聚类属性的故障子类划分，从而优化故障决策树节点的分布。按照最小生成树的结构建立具有较大分类间隔的多分类支持向量机，能够有效地提高模拟电路故障诊断的正确率。该方法简化支持向量机的结构，在实例电路的故障诊断中获得更高的诊断精度和效率，其性能优于常用的支持向量机方法。关键词故障诊断;最小生成树;可分性测度;支持向量机中图分类号TP183;TN707文献标识码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.018FaultDiagnosisApproachforAnalogCircuitsUsingMinimumSpanningTreeSVM1,2111,

3、3SONGGuo-ming,WANGHou-jun,JIANGShu-yan,andLIUHong(1.SchoolofAutomationEngineering,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaChengdu610054;2.DepartmentofComputerEngineering,ChengduElectromechanicalCollegeChengdu610031;3.SchoolofComputerScienceandTechnology,ChangchunUniversityofSciencean

4、dTechnologyChangchun130022)AbstractAfaultdiagnosisapproachforanalogcircuitsbasedonminimumspanningtree(MST)supportvectormachine(SVM)isproposed.Faultfeaturesofanalogcircuitsareextractedbywaveletanalysismethod.Bytakingseparabilitymeasureoffaultclassesasweightsofedgesinfeaturespace,theMSTisgenera

5、tedandthesub-classseparationforfaultgroupswithclusteringpropertyisachieved.Thenodedistributionoffaultdecisiontreeisthenoptimized.Hierarchicalmulti-classSVMswithlargemarginsareconstitutedaccordingtothestructureofMST,whichcaneffectivelyimprovethefaultdiagnosisaccuracyofanalogcircuits.Thepresent

6、edapproachsimplifiesthestructureofmulticlassSVMs.CasestudyshowsthatourapproachachievesmoreprecisionandhigherefficiencycomparingwithotherconventionalSVMmethodsinanalogcircuitfaultdiagnosis.Keywordsfaultdiagnosis;minimumspanningtree;separabilitymeasure;supportvectormachine模拟电路故障诊断理论和方法的研究是近30年应

7、用受到局限。电路测试领域研究的热点，由于模拟电路是较复杂支持向量机(SVM)作为一种新型的机器学习方的非线性系统，采用常规方法对其建立模型和分析法，以结构风险最小化为原则，具有出色的小样本比较困难。随着人工智能技术和现代信号处理技术学习能力和较好的推广能力，在处理样本的非线性的发展，神经网络及小波分析的模拟电路故障诊断和高维模式识别方面也具有优势。近年来，支持向[1-2]方法得到广泛的应用，并取得较好的效果。然而，量机理论在模拟电路故障诊断中的应用也得到较多[3-7]当故障类别较