文献类型：期刊文章

作　　者：焦鹏[1] 王新政[2] 谢鹏远[3]

机构地区：[1]海军航空工程学院研究生管理大队 [2]海军航空工程学院科研部 [3]中国人民解放军91055部队

出　　处：《现代电子技术》

年　　份：2013

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：35-38

语　　种：中文

收录情况：IC、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对模拟电路故障诊断中存在的诊断信息不充分、参数容差及元器件的非线性等问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)在小样本情况下良好的学习能力和泛化能力建立基于LSSVM的模拟电路故障分类模型。同时为提高故障诊断精度,采用粒子群优化(PSO)算法对LSSVM的参数进行优化,避免了参数选择的盲目性。最后以典型滤波器电路的故障诊断为例进行了仿真验证。实验结果证明基于PSO的LSSVM模型可有效改善遍历搜索引起的效率问题,其故障分类准确性及模型诊断效率都得到提高。

关 键 词：模拟电路 故障诊断 粒子群优化 最小二乘支持向量机

分 类 号：TN710.34] V241.4]