基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断

被引：5

作者：

李涛柱 ^{[1
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李红波 ^{[2
]}

朱世先 ^{[3
]}

李燕杰 ^{[4
]}

李楠 ^{[5
]}

机构：

[1] 解放军信息工程大学信息工程学院二系研究生队

[2] 解放军信息工程大学信息工程学院二系二教

[3] 部队

[4] 河南信息工程学校

来源：

电子测量技术 | 2012年 / 35卷 / 05期

关键词：

双空间特征提取; 融合特权信息支持向量机; 模拟电路; 故障诊断;

D O I：

10.19651/j.cnki.emt.2012.05.029

中图分类号：

TN710 [电子电路];

学科分类号：

080902 ;

摘要：

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析（principal component analysis,PCA）——特征提取;并用融合特权信息支持向量机LUPI-SVM（SVM of learning using privileged information,LUPI-SVM）分类器和SVM-GA分类器进行预分类;对分类结果不同的样本进行独立成分分析（independent component analysis,ICA）—特征提取,并用LUPISVM进行分类识别,Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明该方法有效提高了分类的性能,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。

引用

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