基于小波与LS SVM集成的模拟电路故障检测

 由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点,模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量,在多类别支持向量机的基础上,设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型,实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验,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APSVM有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。