唐静远
- 作品数：10 被引量：105H指数：6
- 供职机构：电子科技大学自动化工程学院更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学更多>>
- 非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法被引量：3
- 2010年
- 针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性.
- 唐静远师奕兵张伟周龙甫
- 关键词：非线性模拟电路故障诊断
- 基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断被引量：34
- 2008年
- 为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1～5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成支持向量机,实现对不同故障类型进行识别。将该方法应用于Sallen-Key带通和4运放双二次高通滤波电路进行故障诊断实验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和集成K-NN分类器有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。
- 唐静远师奕兵张伟
- 关键词：支持向量机集成ADABOOST算法模拟电路故障诊断
- 非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法被引量：10
- 2010年
- 针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.
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- 关键词：非线性模拟电路故障诊断
- 模拟电路故障诊断的邻近支持向量机集成方法被引量：11
- 2010年
- 提出了基于非对称AdaBoost算法与邻近支持向量机的模拟电路集成故障诊断方法。该方法采用非对称AdaBoost解决邻近支持向量机处理多分类问题出现的数据不平衡问题,提高邻近支持向量机的分类准确率;利用高斯变异策略自适应选择核函数及正则化因子,提高集成邻近支持向量机的个体间差异性;最后获得分类精度高和泛化性能好的分类器。通过对模拟电路的故障诊断实验,验证了该方法的鲁棒性和可行性。诊断结果表明本文方法具有故障定位准确和泛化性好的特点。
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- 关键词：故障诊断模拟电路
- 基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断被引量：6
- 2008年
- 为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。
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- 关键词：故障诊断模拟电路
- 基于模糊线性规划的模拟电路软故障诊断被引量：8
- 2009年
- 研究阐述了一种新的容差条件下基于模糊线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,确立各个元件的模糊隶属函数,从而建立起模拟电路故障诊断的模糊线性规划方程组。通过求解方程组来确定电路中各元件在一定故障情况下的最小变化量。在容差条件下,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。从而,兼顾故障元件定位和故障元件参数偏移量确定。实验结果表明,该方法可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内随机变化条件下的软故障诊断。
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- 关键词：模拟电路故障诊断容差软故障模糊线性规划
- 采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法被引量：30
- 2009年
- 为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。首先对采集的信号进行时-频域联合特征提取并采用新的模糊隶属度函数确定训练样本的隶属度,消除噪声和野点对故障诊断的影响;然后将训练集输入模糊支持向量机分类方法训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的模糊支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于CTSV滤波电路进行故障诊断仿真实验,结果显示该方法不仅能正确分类单故障而且能有效分类多故障,平均故障诊断率达到98.2%,为模拟电路故障诊断开辟新的途径。
- 唐静远师奕兵
- 关键词：特征提取模糊支持向量机模拟电路故障诊断
- 基于交叉熵方法和支持向量机的模拟电路故障诊断被引量：8
- 2009年
- 针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法.首先以某种概率分布产生若干随机样本,并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和SVM参数优化;然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型.故障诊断实验结果表明,该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数,提高故障诊断性能.
- 唐静远师奕兵周龙甫张伟
- 关键词：故障诊断模拟电路交叉熵方法支持向量机
- 模拟电路故障诊断的特征提取及支持向量机集成方法研究
- 模拟电路故障诊断的研究是电路测试领域中极具挑战性的前沿和热点研究课题。由于模拟电路响应的连续性、非线性性和元件参数的容差性等固有的特点以及模拟电路故障的多样性和复杂性，使得传统的故障诊断理论和方法在实际的模拟电路故障诊断...
- 唐静远
- 关键词：模拟电路故障诊断支持向量机特征提取
- 文献传递
- 模拟电路故障诊断的子空间集成方法
- 2011年
- 针对模拟电路故障诊断难的问题,提出交叉熵方法加权子空间特征集成支持向量机的模拟电路故障诊断方法。对跳蛙滤波电路的故障诊断仿真实验表明,该方法获得训练集和测试集的故障诊断率分别为89%和88.6%,相比常用的BPNN、GENN、O-V-O SVM和基于随机子空间方法的支持向量机故障诊断方法,能获得更高的故障诊断率。
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- 关键词：模拟电路故障诊断交叉熵方法支持向量机
