收藏本站
《大连理工大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

马稳  
【摘要】: 模拟电路故障诊断一直是电路测试领域的研究热点,经过近几十年的发展,已形成了一套比较系统的理论和方法。随着智能化和自动化技术的发展,电子设备已广泛应用于各行各业以及人们的日常生活,对设备运行可靠性的要求亦越来越高,因此对模拟电路故障诊断进行研究具有重大意义和实用价值。模拟电路故障诊断的困难之一就是故障样本的缺乏,而支持向量机(SVM)在处理小样本问题上相比传统识别方法具有突出的优势,因此本文对基于SVM的模拟电路故障诊断进行了研究。 本文研究了基于小波分解的故障特征提取方法的有效性,给出了支持向量机多分类的实现方法以及SVM在模拟电路故障诊断中的应用。本文针对较复杂的模拟电路故障模式多、诊断困难的问题,提出了一种基于多个纠错SVM分类器进行综合分类的模拟电路故障诊断新方法,整个诊断过程是:首先,根据被测电路特点将其划分为几个小单元,并对电路进行仿真和分析以确定故障集和测试节点;其次,对故障信号进行时-频联合特征提取并构造训练和检验样本集;再次,设计一个纠错SVM分类器用于识别出现故障的单元,并对每个单元设计一个纠错SVM分类器用于识别其区域内的故障;最后,用训练样本对每个纠错SVM进行训练,并将检测样本输入到训练好的多个纠错SVM分类器中实现电路故障诊断。本文最后选取一个较复杂的实际电路进行故障诊断实验来验证该方法的有效性,实验结果表明本文所提出的方法能够快速定位故障,其故障识别正确率高于单个分类器实现故障诊断方法的故障识别正确率。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN710

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 吴明岩;基于信息融合的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2011年
2 程冉;基于小波分析的故障模式提取研究[D];北方工业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭敏放;何怡刚;吕敬祥;;基于智能信息融合的模拟电路故障定位方法[J];电工技术学报;2005年11期
2 梁戈超,何怡刚,朱彦卿;基于模糊神经网络融合遗传算法的模拟电路故障诊断法[J];电路与系统学报;2004年02期
3 韩宝如;孟玲玲;;一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法[J];电子测量技术;2006年06期
4 鲁昌华;汪涌;王玲飞;;基于PCA和SVM的模拟电路故障诊断[J];电子测量与仪器学报;2008年03期
5 欧阳宏志;廖湘柏;刘华;;模拟电路故障诊断方法综述[J];电子科技;2008年12期
6 朱大奇,于盛林;基于知识的故障诊断方法综述[J];安徽工业大学学报(自然科学版);2002年03期
7 文莉,刘正士,葛运建;小波去噪的几种方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2002年02期
8 何怡刚,梁戈超;模拟电路故障诊断的BP神经网络方法[J];湖南大学学报(自然科学版);2003年05期
9 金瑜;陈光礻禹;刘红;;基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断[J];测控技术;2007年07期
10 谢保川;刘福太;;支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用[J];计算机仿真;2006年10期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 袁海英;基于时频分析和神经网络的模拟电路故障诊断及可测性研究[D];电子科技大学;2006年
2 孙永奎;基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2009年
3 刘美容;基于遗传算法、小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法[D];湖南大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴丹青;一种小波变换的计算机实现方法[D];浙江大学;2004年
2 万喜新;基于信息融合技术的模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2006年
3 刘久付;基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];河海大学;2007年
4 姬昕禹;基于神经网络方法的模拟电路故障诊断应用研究[D];西北工业大学;2007年
5 李旭;基于电路仿真原理的故障检测与诊断研究[D];大连理工大学;2007年
6 李田田;基于虚拟仪器的电路故障诊断[D];大连理工大学;2007年
7 虞国全;基于支持向量机的智能故障诊断技术研究[D];南昌大学;2007年
8 孙刚;基于支持向量机的多分类方法研究[D];大连海事大学;2008年
9 刘美华;基于小波分析和信息融合的模拟电路故障诊断方法[D];湖南师范大学;2009年
10 杨易旻;模拟电路故障特征提取与智能融合诊断方法[D];湖南大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈学锋;瞿金平;;注塑机曲肘式合模机构弹性振动的研究[J];工程塑料应用;2008年03期
2 陈文元;李雪梅;迟晓梅;;小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年03期
3 谢晓娣;基于小波包变换的地铁远方短路电流分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
4 薛宏伟;芜湖电厂给水控制和主汽温控制改造[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年03期
5 黄辉;张伯虎;;COFDM技术及其在移动通信中的应用[J];安防科技;2008年12期
6 刘小英;陈晓明;朱勇;;“通信原理”课程建设探讨[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2010年02期
7 李素云;张德祥;;基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
8 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
9 王新新;布挺;;基于图像表面积的置乱程度评价算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年04期
10 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 曾宪伟;方洋旺;伍友利;王洪强;刘加丛;;一种新的最优制导律[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 刘磊;王永骥;;基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 马小平;汪永东;樊阳;;模糊证据理论的深入研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 沈锋;中短波扩频导航接收机信号同步方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
10 何建民;面向网络社区聆听客户声音方法研究[D];合肥工业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 年军艳;普适计算下的上下文感知计算若干关键技术研究[D];安徽工程大学;2010年
4 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
5 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
6 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
8 孙磊;集成多路单体液压支柱密封质量监测仪的设计[D];山东科技大学;2010年
9 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
10 高鹏;基于DSP的WiMAX自适应调制解调器的设计[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王淑娟,陈博,赵国良;基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法[J];电工技术学报;2003年04期
2 叶笠;王厚军;田书林;叶芃;;容差模拟电路软故障诊断的一种方法[J];电工技术学报;2011年05期
3 陈世杰;连可;王厚军;;遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J];电子科技大学学报;2009年04期
4 彭敏放,何怡刚,王耀南;基于神经网络与证据理论的模拟电路故障诊断[J];电路与系统学报;2005年01期
5 朱大奇,于盛林;电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法[J];东南大学学报(自然科学版);2001年06期
6 肖玉飞;刘祖润;李目;;基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断[J];电子测量技术;2011年06期
7 王浩,庄钊文;模糊可靠性分析中的隶属函数确定[J];电子产品可靠性与环境试验;2000年04期
8 欧阳宏志;廖湘柏;刘华;;模拟电路故障诊断方法综述[J];电子科技;2008年12期
9 王守觉;仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用[J];电子学报;2002年10期
10 金瑜;陈光礻禹;刘红;;基于BP小波神经网络的模拟电路故障诊断[J];测控技术;2007年07期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 衡彤;小波分析及其应用研究[D];四川大学;2003年
2 王奉涛;非平稳信号故障特征提取与智能诊断方法的研究及应用[D];大连理工大学;2003年
3 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
4 谭阳红;基于小波和神经网络的大规模模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2005年
5 朱启兵;基于小波理论的非平稳信号特征提取与智能诊断方法研究[D];东北大学;2006年
6 孙永奎;基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2009年
7 毛先柏;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];华中科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 袁崇涛;基于神经网络的人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2006年
2 李旭;基于电路仿真原理的故障检测与诊断研究[D];大连理工大学;2007年
3 孟蕊;基于Gabor特征的二次分类法在人脸识别中的应用[D];大连理工大学;2007年
4 莫良永;基于GPU的并行人脸识别算法研究[D];大连理工大学;2008年
5 桑应宾;基于K近邻的分类算法研究[D];重庆大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨兴江;BP算法的程序实现与改进[J];阿坝师范高等专科学校学报;2002年02期
2 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
3 李翠霞,于剑;一种模糊聚类算法归类的研究[J];北京交通大学学报;2005年02期
4 李彤红,罗四维;一种训练神经网络的新型遗传算法[J];北方交通大学学报;1995年04期
5 王飚舵,朱衡君,余祖俊,刘维强;基于专家系统和神经网络的机车电路故障诊断系统研究[J];北方交通大学学报;1996年04期
6 陈锐;王艳秋;;模拟电路的智能故障诊断[J];兵工自动化;2007年10期
7 万九卿,李行善;基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断[J];北京航空航天大学学报;2003年09期
8 高燕梅,王学成;应用SPICE程序模拟振荡器电路[J];长春邮电学院学报;2001年01期
9 张彦铎,姜兴渭;多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用[J];传感器技术;1999年03期
10 陈晓娟,王树勋,戴逸松;一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法[J];电讯技术;2004年03期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
2 彭敏放;容差模拟电路故障诊断屏蔽理论与信息融合方法研究[D];湖南大学;2006年
3 孙卫祥;基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究[D];上海交通大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 黄璐璐;容差模拟电路故障诊断的BP神经网络法与故障树分析法研究[D];河海大学;2004年
2 梁戈超;基于遗传算法和神经网络的模拟电路故障诊断理论与方法[D];湖南大学;2004年
3 刘闯;人工神经网络和基于案例推理相结合用于故障诊断[D];南京航空航天大学;2005年
4 厉芸;基于神经网络和遗传算法模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
5 何婕;SVM及其在车牌字符识别中的运用[D];四川大学;2005年
6 张正刚;基于小波神经网络的故障诊断方法研究[D];大庆石油学院;2005年
7 高明;水轮发电机组故障诊断系统设计及故障诊断技术研究[D];吉林大学;2005年
8 郭琳娜;基于虚拟仪器的开放式综合测试技术研究[D];西北工业大学;2006年
9 万喜新;基于信息融合技术的模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2006年
10 王玲;大规模模拟电路故障诊断理论与方法研究[D];湖南大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陶亮,庄镇泉;基于小波分解和支持向量机的准正面人脸识别方法[J];电路与系统学报;2003年06期
2 张问银;金宁德;刘印锋;;基于支持向量机的CD4细胞图像识别方法[J];计算机工程与科学;2009年07期
3 韩永章;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究[J];科技信息;2010年12期
4 刘磊;;多类分类支持向量机方法研究[J];福建电脑;2010年08期
5 曾文;彭辉;;支持向量机在手写签名的应用研究[J];中国高新技术企业;2009年15期
6 潘浪;单明霞;;支持向量机在资源评价中的应用研究[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年04期
7 盘善荣;傅明;史长琼;;支持向量机在P2P流量识别中的应用[J];计算机工程与科学;2010年02期
8 乔冠军;那健;俞赛赛;;基于SVM的信息化装备状态趋势预测方法研究[J];自动化技术与应用;2007年11期
9 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
10 谢书娟;;SVM理论在图书馆馆藏图像标引方面的应用[J];甘肃科技;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
5 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
6 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
7 王志刚;赖丽娟;吴效明;熊冬生;;基于小波变换和支持向量机的急性低血压预测方法研究[A];中国生物医学工程学会成立30周年纪念大会暨2010中国生物医学工程学会学术大会壁报展示论文[C];2010年
8 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
9 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
10 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 郭涛;利用SVM虚拟化技术实现容灾[N];中国计算机报;2008年
2 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
3 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
4 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
5 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
6 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
7 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
8 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
9 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
2 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
3 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
4 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
5 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
7 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
8 王冬丽;基于可扩展的支持向量机分类算法及在信用评级中的应用[D];东华大学;2011年
9 鲁淑霞;基于支持向量机的多光谱数据分类[D];河北大学;2007年
10 韩晓明;基于符号有向图和支持向量机的故障诊断方法的研究[D];太原理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
6 朱健康;基于支持向量机的音乐自动分类[D];天津大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026