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更新時(shí)間：2024.12.29
基于同步優(yōu)化的支持向量機(jī)模擬電路故障診斷方法研究

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支持向量機(jī)模擬電路故障診斷涉及到特征提取、特征選擇和支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化等問題,它們都對(duì)診斷結(jié)果有直接的影響。針對(duì)這一問題,提出了一種基于改進(jìn)的離散粒子群算法的同步優(yōu)化方法。該算法采用非線性慣性權(quán)重和遺傳操作相結(jié)合的方法,提高了粒子群前期迭代的探索能力和后期迭代的開發(fā)能力,同時(shí)降低了粒子群陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。通過模擬電路的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了同步優(yōu)化方法和改進(jìn)的離散粒子群算法的有效性。

基于IWO-PSO優(yōu)化支持向量機(jī)的模擬電路故障診斷

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為提高模擬電路故障診斷率,提出一種基于IWO-PSO優(yōu)化支持向量機(jī)的電路故障診斷方法。通過對(duì)典型電路進(jìn)行Monte-Carlo分析,提取輸出端時(shí)域信號(hào),經(jīng)小波包提取特征參量,生成樣本數(shù)據(jù),再經(jīng)IWO-PSO改進(jìn)入侵雜草算法,優(yōu)化多核SVM參數(shù)后建立相應(yīng)故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)表明,該模型能較好實(shí)現(xiàn)地電路故障診斷模擬,與已有方法相比,可獲得較高的故障診斷正確率。

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