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基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断

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Abstract: In order to solve the p roblem of correctly identifying fault classes in analog circuit fault diagnosis and im 2 p rove classification ability, a novel method of fault diagnosis based on support vector machine ( SVM ) ensemble is p roposed. Firstly, the output voltage signals from the test nodes of an analog circuit are obtained and the fault feature vectors are extracted from Haar wavelet transform coefficients . Then the features are inputted into the ensemble SVM to identify different fault cases . The m ethod was app lied to diagnose Sallen 2Key band 2 pass filter and four op 2amp biquad high 2 pass filter circuits . Test results show that the p roposed method has better classification and generalization perfor m ance than single SVM s, RB FNN , B PNN and ensemble K2 NN classifiers, and has higher classification suc2 cess rate. Key words: support vector m achine ensemble; AdaBoost algorithm; analog circuit; fault diagnosis
发展 ,相继提出了基于模糊理论 、 神经网络及小波分析的 [ 12 4] 模拟电路故障诊断方法 , 并取得了比较好的识别效 果 。但是通常人工神经网络有几个比较大的缺点 : 如训 练时间比较长 、 存在局部最优等问题 , 识别正确率和可 [5] 靠性有待于进一步提高 。支持向量机 是一种以有限样 本统计学习理论为基础发展起来的新的通用学习方法 , 有效地解决了小样本 、 高维数 、 非线性等的学习问题 , 并 克服了人工神经网络学习合理结构难以确定和存在局部 最优等缺点 , 大大地提高了学习方法的泛化能力 ; 目前 支持向量机已经广泛应用于手写字体识别 、 人脸识别 、 故
[ 10 2 11 ]
输出 : H ( x ) = a rgm ax y ∈Y
∑logβ [ h
t
t =1
t
( x) = y ]
本算法主要特点是利用准确度和差异性共同作用的 度量函数来评价支持向量机集成后的泛化能力 ,利用 Lo2
gistic 映射非线性系统具有的随机性 、 遍历性和规律性等
。为解决准确度 2 差异性灾难问题 ,本文提出同时
收稿日期 : 2007 2 05 Received Data: 2007 2 05 3 基金项目 : 教育部新世纪人才支持计划 (NCET2 05 2 0804) 资助项目
© 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

第 6期
唐静远 等 : 基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断
1217
障分类
[6]
等领域 , 并取得了良好的效果 。然而 , 为了降
2 ) For t = 1, 2, …, T 3 ) 利用 Logistic 映射改变支持向量机的参数 :
低求解优化问题的时间和空间复杂度 , 往往采用近似算 法 , 导致其泛化性能远低于理论期望水平 ; 并且 , 支持向 量机最初从两类问题发展而来 , 在解决多类问题上并没 有体现出两类问题的性能提升 。研究支持向量机集成有 助于弥补这些缺陷
3
摘 要 : 为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题 ,有效提高分类的准确度 ,提出了一种支持向量机集成的故障诊 断方法 。首先 ,该方法对采集信号进行 Haar小波变换 ,提取 1 ～5 层小波变换的每层第 1 个低频系数构成特征集 。然后将特征 集输入集成支持向量机 ,实现对不同故障类型进行识别 。将该方法应用于 Sallen2Key带通和 4 运放双二次高通滤波电路进行 故障诊断实验 ,结果表明 ,该方法比单一支持向量机 、 径向基神经网络 、 BP 神经网络和集成 K2 NN 分类器有更好的分类和泛化 性能 ,故障诊断准确率更高 。 关键词 : 支持向量机集成 ; AdaBoost 算法 ; 模拟电路 ; 故障诊断 中图分类号 : TN707 文献标识码 : A 国家标准学科分类代码 : 510. 1010
[ 82 9]
∑a
i =1
i
, 其中 Π a i =
, 如果 A ( h t ) <
1 ,则 t = t - 1 ,停止循 2
环 ,如果 A ( h t ) = 1 , 则 T = t ,停止循环 。
6 )计 算 ht 的 差 异 性 D ( ht ) = 1
N
N
∑d
i =1
t
( xi ) , 其 中
aBoost SVM 算法如下 :
3 基于支持向量机集成的模拟电路故障诊
断模型
支持向量机最初是用于二分类问题 , 而故障诊断一 般属于多分类 , 所以必须把支持向量机推广到多分类 。 将二分类支持向量机推广到多分类的方法很多 , 如 : 一对 多 ( o 2v2a ) , 一对一 ( o 2v2 o ) , 层次分解 ( HSVM ) 和纠错输 出代码 ( EEOC ) 方法等 。本文采用简单一对多的推广方 法组合得到多分类器 , 然后利用前面提出的改进 Ada2
1 引 言
模拟电路故障诊断是近代电路理论的一个前沿领 域 , 其基础理论研究始于 20 世纪 60 年代初元件可解性 问题的研究 , 至 20 世纪 70 年代末 , 已初步奠定了其理论 基础 。但由于模拟电路故障现象的多样性 、 元件参数具 有较大的离散性与广泛的非线性等原因 , 至今无论在理 论上还是方法上均未完全成熟 , 即距实用尚有相当的距 离 。 20 世纪 90 年代以来 , 随着智能技术的不断深入和
; 等等 。但是支持向量机集成技术在
模拟电路故障诊断中的应用研究成果还非常少 。 本文提出一种应用改进 AdaBoost 算法对多个支持 向量机进行集成 , 建立支持向量机集成分类器的故障诊 断方法 。并结合模拟电路故障的实例分析 , 验证了该方 法的有效性和可行性 。
Π d t ( xi ) =
0, h t ( x i ) = f ( x i ) 1, h t ( x i ) ≠ f ( x i )
, 如果 D ( h t ) < D thresho ld ,
则 t = t - 1 ,停止循环 。
7)计算准确度 2 差异性度量函数值 E ( ht ) = ( 1 - w div ) ・
A ( ht ) +w div ・ D ( ht ) ,如果 E ( ht ) < E threshold ,则 t = t - 1 ,停
Ana log c ircu it fault d ia gnosis ba sed on support vector mach in e en sem ble
Tang J ingyuan, Shi Yibing, Zhang W ei
( S chool of A u tom a tion Eng ineering, U n iversity of E lectron ic S cience and Technology of Ch ina, Chengdu 610054, Ch ina)
(Adap tive Boosting)算法应用最广 ,这种算法不需要任何关
8 ) 根据准确度率更新样本的权重 :
w t +1 ( i) =
×
பைடு நூலகம்
βt , h t ( x i ) ≠ y i
1, h t ( x i ) = y i
, 其中 Z t 是正
则化因子 ,其作用是调整使得权重总和为 1 (目的是使得
第 29 卷 第 6期 2008 年 6 月
仪
器
仪
表
学
报
Chinese Journal of Scientific Instrument
Vol129 No16 Jun. 2008
基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断
唐静远 , 师奕兵 , 张 伟
(电子科技大学自动化工程学院 成都 610054 )
W t+1 ( i) 是一个分布 ) 。
T
于弱学习器的先验知识 ,可以非常容易地应用到实际问题 中。AdaBoost算法提出后在机器学习领域得到极大的重 视 ,实验结果显示 , AdaBoost 能显著提高学习精度和泛化 能力 ,已经成为 Boosting 系列中的代表算法。但是实验研 究表明集成分类器的泛化能力受其成员分类器的分类准 确度和他们的差异性的共同影响 ,也被称为准确度 2 差异性 灾难
止循环。 令 βt =
A ( ht ) 1 - A ( ht ) w t ( i) Zt
2 基于 L og istic映射的支持向量机集成
分类器集成是近十几年以来机器学习主要研究热点 之一 ,集成算法主要有 Bagging 和 Boosting。其中 Boosting 算法中又以 Freund 和 Schap ire 于 1995 年提出 AdaBoost

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基于IWO—PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断

基于IWO—PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断

基于IWO—PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断摘要模拟电路故障诊断一直是电子工程领域的一个重要研究课题。

传统的故障诊断方法主要依靠经验和专业知识，存在着诊断效率低、诊断精度不高等问题。

针对这些问题，本文提出了一种基于IWO—PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断方法。

利用IWO—PSO算法对支持向量机模型进行优化，提高了模型的泛化能力和泛化精度。

然后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。

实验结果表明，与传统的支持向量机模型相比，基于IWO—PSO优化的支持向量机在模拟电路故障诊断中具有更好的性能和效果。

1.引言现代电子工程领域中，模拟电路的故障诊断一直是一个重要的研究方向。

模拟电路在各种电子设备中占据着重要地位，因此对其进行准确快速的故障诊断具有重要意义。

传统的模拟电路故障诊断方法主要依赖于经验和专业知识，存在着诊断效率低、诊断精度不高等问题。

随着人工智能和优化算法的发展，越来越多的研究开始将这些技术应用于模拟电路故障诊断中。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）和倭黑鸟觅食优化算法（Invasive Weed Optimization，IWO）是两种常用的优化算法，已被成功应用于许多不同领域。

本文将PSO和IWO算法相结合，提出了一种基于IWO—PSO优化支持向量机的模拟电路故障诊断方法。

该方法通过优化支持向量机模型的参数，提高了模型的泛化能力和泛化精度，从而有效提高了模拟电路故障诊断的准确性和效率。

2.相关工作目前，关于模拟电路故障诊断的研究已经取得了一定的进展。

对于SVM模型的优化，研究者们提出了许多不同的方法。

有人利用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）对SVM模型进行优化，提高了其泛化能力和泛化精度。

还有人采用差分进化算法（Differential Evolution，DE）对SVM模型进行参数优化，取得了较好的效果。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究模拟电路中的故障对系统的安全性有很大的影响，因此以有效的方式诊断故障保证系统安全性是十分重要的。

支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习技术，相比传统的机器学习方法具有更高准确性。

因此，采用基于支持向量机的方法来诊断模拟电路中的故障成为一种可行的解决方案。

本文将介绍基于支持向量机的故障诊断技术。

首先，本文将概述SVM的原理和特性，以及它在模拟电路故障诊断中的应用。

其次，将介绍SVM的算法，并讨论利用支持向量机诊断模拟电路故障的关键问题，诸如特征选择和参数优化。

最后，将用一个例子来验证基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法的有效性。

SVM是一种监督式机器学习技术，它的目标是构建一个超平面，将不同类别的样本分割开来。

它可以采用线性和非线性的决策函数，通过利用不同的核函数优化模型以提高识别准确度。

SVM的主要特点是其建模能力强，可以根据给定的实例快速解决复杂的问题。

SVM可以用来诊断模拟电路中的故障。

与传统的诊断方法相比，采用基于支持向量机的方法可以有效地解决模拟电路故障诊断问题。

在使用支持向量机诊断模拟电路故障时，一般可以将诊断问题分为两个步骤：特征选择和参数优化。

特征选择主要是选择能够有效区分正常信号和故障信号的特征，参数优化则是在训练集上选择最优的模型参数，以达到最佳的故障诊断效果。

另外，在使用支持向量机诊断模拟电路故障时，还需要考虑支持向量机的核函数，以期获得更高准确度的诊断结果。

核函数可以通过模拟电路的参数和特征来推出，以此来优化SVM的性能。

为了验证基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法的有效性，我们采用模拟电路中的一个双稳态系统进行了实验，并将它与传统的统计方法进行了比较。

实验结果表明，SVM在处理模拟电路故障诊断问题上具有更高的准确性和更好的性能，比传统的统计方法更有效。

综上所述，基于支持向量机的模拟电路故障诊断是一种有效的解决方案，具有较高的准确度和良好的性能。

基于支持向量分类机的模拟电路故障诊断方法

基于支持向量分类机的模拟电路故障诊断方法


用 比较广 泛 的多类分 类方法 是“ 类对余 类” 其思 想是 构造一 系列 两类 分类机 ， 一 ， 每一 个分 类都 把其 中 的一 类 同余下 的各类 划分 开 ， 后据此 推 断某个输 入 Ｘ的归属． 然 Ｓ ＶＣ算法 的实 现步骤 ：１ 对于给 定 的原 始 训练 集 进 行特 征 选择 ， 去 无关 的特 征 ， （） 删 降低 输 入 空 间 的 维数 ， 缩小 求解 问题 的规模 ， 从而 降低计 算难 度 ， 减少 训 练 时 间．在 此基 础 上得 到 的决 策 函数 具 有 更 高 的 准确 率．（ ） 择 Ｓ ２选 ＶＭ 模 型 ．用 于分类 的 Ｓ ＶＭ 算法 有 ｃ Ｖ —ｓ Ｃ和 —ｓ Ｃ Ｖ ．以下步 骤 以 —Ｓ Ｃ为 例． Ｖ （ ） Ｊ ， ， ， Ｎ 为类 别个数 ） 行运 算．把 第 Ｊ类 看作 正类 ， ３ 对 一１ ２ … Ｎ（ 进 其余 的 Ｎ一 １ 看做 负类 ．然 后按 以 类
…
，
（，Ｙ） Ｅ｛ ，，｝ ＸＸＹ 求 出决 策 函数 厂 ） ｆ： ｘ Ｒ ） ， ｛ ， ， ， ｝ ｝， （ ， ｘ（ ” 一ｌ一 １ ２ … Ｍ ．其 中 ， 由 个 传 感器 Ｘ是
测 得 的信 息 ， 为 训 练 样 本 的 输 入 ， Ｒ ； 训 练 样 本 的 输 出 ， ， ｛ ， ， ， ｝Ｍ 为 发 生 故 作 Ｘ ＥＸＣ Ｙ 为 Ｙ Ｅｌ一 １ ２ … Ｍ ；
文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ０—１ ９ （ ０ ７ ０ １０ ８ １ ２ ０ ） ３—０ ０ 一Ｏ １２ ２
中 图分 类 号 ： Ｐ１ １ Ｔ ８
自２ ０世 纪 ７ ０年代 以来 ， 拟 电路故 障诊 断技 术 一直 是 电路 研 究 领域 中的重 要 课题 ．模 拟 电路 的故 模 障存 在复杂 多样性 、 广泛 非线性 及参 数容差 等 问题 ， 使 故 障诊 断技 术 难 于投 入 应用 ．近 年来 ， 拟 电路 这 模 故障诊 断技 术迅速 发展 ， 专家 系统 、 经 网络 、 糊理论 、 波变换 等成 为模 拟 电路 故 障诊 断 的新理论 和新 神 模 小 方法 ＿ Ｊ 】 ．支持 向量 机＿ （ ｕ ｐ ｒ ＶｅｔｒＭａｈｎ ， ３ Ｓ ｐ ｏ ｔ ｃｏ ｃ ｉｅ 简称 Ｓ Ｊ ＶＭ） 为一 种新 的机器 学 习方 法能 成功 地 处理 作 模 式 识别 （ 类 ） 回归 问题 ， 推广 于 预测 和 非线 性 系 统建 模 等领 域 ．该 方法 具有 适 应性 强 、 局 最优 分 和 可 全
基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究摘要：近年来，模拟电路故障诊断一直是电子技术领域的热点课题，其主要任务是对电路的异常进行诊断，并从模拟数据中推断故障模式，以便及时采取措施进行修理和改造。

由于传统的故障定位方法存在一定的缺点，支持向量机（SVM）方法逐渐被电路领域的研究人员所重视。

本文将简要介绍支持向量机的基本原理和研究内容，并以最近发表的一篇论文《基于SVM的模拟电路故障诊断研究》为例，结合实验结果，总结出支持向量机在模拟电路故障诊断方面的优势和应用前景。

关键词：模拟电路；故障诊断；支持向量机；研究基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究1、绪论电子技术日益发展，模拟电路故障诊断已经成为电子技术领域的热点课题，主要任务是对电路的异常进行诊断，并从模拟数据中推断故障模式，以便及时采取措施进行修理和改造。

传统的故障诊断方法虽然灵活，但容易受复杂数学模型的影响，容易出现过拟合的问题，无法解决新的故障，且故障诊断的时间比较长。

因此，很多研究表明，基于机器学习的新型故障诊断方法能够更好地解决上述问题。

支持向量机（SVM）是一种具有很强的非线性拟合能力和分类能力的机器学习方法，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、经济预测等技术领域。

最近，SVM方法也被电子领域的研究人员所重视，并应用于模拟电路故障诊断。

本文主要以最近发表的一篇论文《基于SVM的模拟电路故障诊断研究》为研究对象，简要介绍SVM的基本原理以及在模拟电路故障诊断中的应用。

本文将结合实验结果，总结出支持向量机在模拟电路故障诊断方面的优势和应用前景。

2、SVM原理SVM是一种基于支持向量的机器学习算法，该算法能有效地解决非线性分类问题。

它首先把原始样本空间映射到更高维的特征空间，然后在特征空间中寻找一个最优的面，以区分不同的分类。

SVM的基本思想是，假设有两个类的数据样本（正样本和负样本），则各个样本点按一定的权重，被表示为特征空间中的一个点。

然后，在空间中找一个最优的面，使各个样本点能够区别开来。