基于LMD和SVM算法的模拟电路故障诊断

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基于机器学习算法的电力系统故障诊断

基于机器学习算法的电力系统故障诊断姜泽苗　袁　喆（国网山东省电力公司超高压公司）摘　要：随着电力需求的不断增加，输配电系统的复杂性日益增加。

由于复杂性的增加，对称和不对称故障的频率显著增加，导致断路器频繁跳闸，为消费者端提供的电能可靠性和质量都处于危险之中。

因此，有必要开发一种能够轻松识别电力系统故障的智能系统，使输配电线路中的对称和不对称故障被有效识别。

本文对用于电力系统故障分类的机器学习算法的分析和性能进行了研究。

电流和电压数据取自标准的ＩＥＥＥ１４总线系统，在ＭａｔｌａｂＳｉｍｕｌｉｎｋ中对正常、对称和不对称故障情况进行了仿真，然后将提取的数据通过ＳＶＭ模型进行训练和测试。

这项工作的主要目标是准确地对电力系统中发生的不同类型故障进行分类，以便使电力系统更快地恢复。

关键词：机器学习；总线系统；故障诊断；智能机制０　引言在任何一个国家的发展中，能源都扮演着重要的角色。

电能是最精炼的能源形式，被认为比其他所有形式的能源都优越，它清洁、无污染，并且易于从一个地方运输到另一个地方。

能源部门扮演着重要的角色，因为对电力的需求呈指数级增长，这需要在电力部门进行巨额投资，以满足这一需求。

这种由于电力需求的增加而增加的发电量，使我们的电力电路变得更加复杂。

为了提供持续可靠的电能，系统中的故障应在最短时间内被切除。

不同类型不良条件的存在会导致各种类型的故障，从而导致电力系统故障。

因此，当系统的任何部分发生故障时，都会降低用户端对电力系统的信任，为了提供可靠和不受干扰的潮流，电力部门必须熟练地对不同类型的故障进行分类和检测。

准确识别和确定系统中故障的发生将有助于快速恢复因故障引起的干扰［１３］。

计算方法具有快速响应能力，随着计算技术的发展，机器学习技术中的故障分类和分析开辟了更广泛的应用和评估解决方案，近年来，人们对电力系统中不同路段即输配电系统的故障分类进行了大量的研究工作。

其中一种方法是阻抗测量技术，使用单侧阻抗测量方法来查找和检测故障的位置。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究模拟电路中的故障对系统的安全性有很大的影响，因此以有效的方式诊断故障保证系统安全性是十分重要的。

支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习技术，相比传统的机器学习方法具有更高准确性。

因此，采用基于支持向量机的方法来诊断模拟电路中的故障成为一种可行的解决方案。

本文将介绍基于支持向量机的故障诊断技术。

首先，本文将概述SVM的原理和特性，以及它在模拟电路故障诊断中的应用。

其次，将介绍SVM的算法，并讨论利用支持向量机诊断模拟电路故障的关键问题，诸如特征选择和参数优化。

最后，将用一个例子来验证基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法的有效性。

SVM是一种监督式机器学习技术，它的目标是构建一个超平面，将不同类别的样本分割开来。

它可以采用线性和非线性的决策函数，通过利用不同的核函数优化模型以提高识别准确度。

SVM的主要特点是其建模能力强，可以根据给定的实例快速解决复杂的问题。

SVM可以用来诊断模拟电路中的故障。

与传统的诊断方法相比，采用基于支持向量机的方法可以有效地解决模拟电路故障诊断问题。

在使用支持向量机诊断模拟电路故障时，一般可以将诊断问题分为两个步骤：特征选择和参数优化。

特征选择主要是选择能够有效区分正常信号和故障信号的特征，参数优化则是在训练集上选择最优的模型参数，以达到最佳的故障诊断效果。

另外，在使用支持向量机诊断模拟电路故障时，还需要考虑支持向量机的核函数，以期获得更高准确度的诊断结果。

核函数可以通过模拟电路的参数和特征来推出，以此来优化SVM的性能。

为了验证基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法的有效性，我们采用模拟电路中的一个双稳态系统进行了实验，并将它与传统的统计方法进行了比较。

实验结果表明，SVM在处理模拟电路故障诊断问题上具有更高的准确性和更好的性能，比传统的统计方法更有效。

综上所述，基于支持向量机的模拟电路故障诊断是一种有效的解决方案，具有较高的准确度和良好的性能。

基于SVM的智能电网故障诊断技术研究

基于SVM的智能电网故障诊断技术研究摘要
智能电网故障诊断技术是一种重要的用于分析电力系统的运行状态和
识别系统故障的技术，是基于特征识别、分类技术和数据挖掘技术的综合
应用。

该文提出了基于SVM（支持向量机）的智能电网故障诊断技术。

该
方法以故障振动信号作为SVM训练的输入信号，利用SVM将故障振动信号
分类和识别，结合系统健康监测评估和确认，实现对复杂电网故障的定位、诊断和诊断分析的功能。

该技术可以有效地提高故障诊断的准确率和可靠性，为后期故障处理提供可靠的依据，同时为电力系统运行管理提供必要
的技术支持。

关键词基于SVM；智能电网；故障诊断技术
1.引言
智能电网的发展必将带来故障处理技术的变革，也将为电力系统运行
管理提供必要的技术支持。

随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，电
力系统的故障诊断和健康监测也变得越来越重要。

智能电网故障诊断技术
是一种重要的用于分析电力系统的运行状态和识别系统故障的技术，也是
基于特征识别、分类技术和数据挖掘技术的综合应用。

目前，研究者们致
力于发展智能电网故障诊断技术来实现对复杂电网故障的定位、诊断和诊
断分析。

2.基于SVM的智能电网故障诊断。

基于lmd多尺度熵与svm的往复压缩机轴承故障诊断方法

基于lmd多尺度熵与svm的往复压缩机轴承故障诊断方法在工业领域中，往复压缩机是一种常见的关键设备，其轴承的故障会给生产过程带来严重的影响。

因此，有效的轴承故障诊断方法对于提高设备运行效率和减少停机时间非常关键。

本文提出了一种基于局部多尺度熵（LMD）和支持向量机（SVM）的往复压缩机轴承故障诊断方法。

LMD是一种信号分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解为一系列的本征模态函数（IMFs）。

每个IMF代表了信号在不同尺度上的能量分布，能够提取轴承故障信号中的有用信息。

SVM是一种常用的机器学习方法，可以通过构建合适的分类超平面来实现故障诊断。

具体地，该方法的步骤如下：1. 数据采集和预处理：通过传感器采集往复压缩机轴承的振动信号，并对其进行预处理，包括去除噪声和减小信号的动态范围。

2. 信号分解：使用LMD将预处理后的信号分解为一系列IMFs。

LMD 的特点是能够适应信号的非线性和非平稳性，使得每个IMF包含了不同尺度上的信号特征。

3. 特征提取：从每个IMF中提取统计特征，包括多尺度熵和其他经典的时域和频域特征。

多尺度熵可以度量信号的复杂程度和不规则性，能够有效地表征轴承故障的特征。

4. 特征选择和降维：通过相关性分析和特征选择算法，选择出最具区分度的特征，并使用主成分分析（PCA）等方法进行特征降维，减少特征维度。

5. 故障诊断：使用SVM构建故障诊断模型，并使用训练集对模型进行训练和优化。

然后，对测试集中的信号进行分类，判断轴承是否存在故障。

通过实验验证和与其他方法的比较，该方法在往复压缩机轴承故障诊断中取得了较好的效果。

它能够准确地检测出轴承故障，并提供预警信息，帮助运维人员及时采取维修措施，避免设备故障造成的生产损失。

总之，基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承故障诊断方法能够有效地提高故障诊断的准确性和可靠性，为设备运行和维护提供了有力的支持。

基于SVM的模拟电路故障诊断及参数优化方法

基于SVM的模拟电路故障诊断及参数优化方法
焦鹏;王新政;谢鹏远
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2013(21)8
【摘要】根据模拟电路故障的特点,结合支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中所具有的结构简单、泛化能力强等特点,建立基于支持向量机的模拟电路故障诊断模型,针对支持向量机的核参数及惩罚参数对分类效果影响显著这一问题,利用改进的粒子群算法对以上参数进行优化;实验结果表明采用结构风险最小化原则建立的支持向量机模型在学习分类和快速全局寻优方面具有突出的性能,通过对模型参数进行优化,可进一步提高故障诊断效果.
【总页数】4页(P2039-2042)
【作者】焦鹏;王新政;谢鹏远
【作者单位】海军装备研究院航空装备论证研究所,上海200436;海军航空工程学院科研部,山东烟台 264001;中国人民解放军91055部队,浙江台州 318050【正文语种】中文
【中图分类】V241.4
【相关文献】
1.基于迁移学习LSSVM的模拟电路故障诊断 [J], 庄城城;易辉;张杰;刘帅
2.基于改进SVM的模拟电路故障诊断 [J], 周绍磊;廖剑;史贤俊;戴邵武
3.基于改进SVM的模拟电路故障诊断 [J], 周绍磊;廖剑;史贤俊;戴邵武;
4.基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法 [J], 杨晓朋; 陈伟; 王鹏展; 侯进; 刘自鹏
5.一种SVM参数优化的模拟电路故障诊断仿真研究 [J], 周晚
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基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究模拟电路作为一种重要的电子工程技术，在许多工业应用中都发挥着重要的作用。

模拟电路故障诊断是模拟电路领域研究人员最为关注的课题之一，其目的是快速、准确地诊断出故障原因并解决故障问题，以便正常运行，而支持向量机（SVM）技术可以在电路故障诊断方面发挥重要作用。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究有助于提高系统的可靠性和故障定位能力，因此引起广泛的关注和研究。

首先，基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法分析了模拟电路的特性和故障模式，考虑了模拟电路模型中的参数，并分析了支持向量机的架构以及优化算法。

此外，为了更好地实现模拟电路故障诊断，还将与其他智能优化方法（如遗传算法、粒子群优化、人工神经网络等）结合起来以实现全面的电路故障诊断。

其次，实现基于支持向量机的模拟电路故障诊断的关键是选择正确的数据特征以及合适的数据预处理方法。

例如，可以根据电路的结构特点和参数特性，采用多种不同的特征选择技术，如主成分分析、互信息分析和独立分量分析等，选择具有决定性信息的特征来提高模拟电路故障诊断的准确度。

同时，可以考虑多种数据预处理技术，如数据集抽样、归一化等，以得到更加合理的数据特征矩阵。

此外，对于基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法，模型的训练和测试也是非常重要的环节，因此可以构建适当大小的训练集和测试集，并采用不同的优化算法来求解支持向量机的模型参数。

最后，可以将模型参数应用在重构的实际电路上，测试其预测结果的准确性，以实现基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法。

综上所述，基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究有助于提高系统的可靠性和故障定位能力，但是，实现基于支持向量机的模拟电路故障诊断的特征选择、数据预处理和模型构建等技术，以及对模型准确性的评估，也是需要慎重考虑的，因此，进一步深入研究和开发基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法，也具有重要意义。

本文就基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法进行了综述性分析，从分析模拟电路的特性和故障模式、选择正确的数据特征以及合适的数据预处理方法、构建模型并进行训练和测试等几个方面，分析了基于支持向量机的模拟电路故障诊断的研究方法，讨论了其发展前景及应用潜力。

遗传算法优化的svm模拟电路故障诊断方法

遗传算法优化的svm模拟电路故障诊断方法近年来随着半导体技术的不断深入发展，模拟电路应用面拓宽，但却因其复杂高效率低等特点带来了维护难度增加、检测技术不足等困难。

因此，模拟电路故障诊断技术受到了越来越多的关注。

SVM(支持向量机）是被广泛应用于复杂问题中的一种机器学习方法，可以快速构建有效的模型，在模拟电路故障诊断中也具有广泛的应用前景。

基于SVM的模拟电路故障诊断的关键问题是调整超参数以获得最佳的故障诊断性能。

不同的模拟电路存在不同的复杂程度和结构特性，故障特性也有所不同，相比传统的参数设置和网格搜索法，遗传算法优化方法具有更高的效率和更好的精度。

因此，基于遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法可以更好地发挥其在模拟电路故障诊断中的优势，可以更准确有效地诊断出模拟电路中的故障类型，有助于模拟电路的可靠性提高。

首先，针对不同的模拟电路使用有限元分析技术获取模拟电路的结构特性与故障特性，提取出有效的特征向量；然后，采用SVM将向量映射到一维特征空间，计算其最佳划分面；最后，利用遗传算法优化SVM超参数，以降低诊断误差。

遗传算法搜索方法首先根据初始种群随机生成大量参数组合；然后，依据禁忌分布函数和交叉算子计算不同种群的适应分数；最后，通过轮盘赌、变异算子以及一定的重复步骤，淘汰不具备适应性的参数组合，以搜索最优解。

在实现遗传算法优化的过程中，可以根据不同应用场景设计不同的适应函数、编码方法、遗传算子分布，针对不同的模拟电路实现更优的故障诊断性能。

遗传算法的灵活性和计算精度让其在模拟电路故障诊断领域得以发挥作用，但其受硬件限制、执行效率低、收敛速度慢等弱点也需要充分考虑，保证遗传算法的优势以及降低因算法而出现的误差。

基于HMM-LSSVM组合模型的模拟电路故障诊断

基于HMM-LSSVM组合模型的模拟电路故障诊断赵洪建;达汉桥【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)019【摘要】为了提高模拟电路故障诊断正确率，针对单一模型难以获得高正确率检测结果的难题，基于组合优化理论，提出一种隐马尔科夫和最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断模型。

提取电路故障特征，然后利用隐马尔科夫模型和最小二乘支持向量机建立模拟电路故障组合诊断模型，最后采用仿真实验对组合模型的性能进行分析。

结果表明，相对于其他模拟电路故障诊断模型，该模型不仅提高了模拟电路故障检测正确率，而且具有更快的故障诊断速度。

%In order to improve fault diagnosis rate of analog circuits and solve the problem of analog circuit complexity, a new innovative fault diagnosis method which combined Least Squares Support Vector Machine(LSSVM)with Hidden Markov Model(HMM)is proposed. Firstly, the features of circuit fault are extracted, and then HMM and LSSVM are combined to build fault diagnosis model of analog circuits, and finally the simulation experiments are carried out to test the performance of mole. The results show that compared with other models, the proposed model has improved fault diag-nosis rate and fastened the speed of fault diagnosis of analog circuits.【总页数】4页(P237-240)【作者】赵洪建;达汉桥【作者单位】武汉大学后勤服务集团，武汉 430072;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.基于组合优化BP神经网络的模拟电路故障诊断 [J], 郭阳明;冉从宝;姬昕禹;马捷中2.基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法 [J], 陈长兴;钟英榕;任晓岳;赵红言3.基于沃尔泰拉级数的模拟电路组合故障诊断法 [J], 王旭婧;陈长兴;任晓岳4.基于遗传RBF网络的惯性测量组合模拟电路故障诊断 [J], 王宏力;冯磊;侯青剑5.基于KPCA与LSSVM的惯性测量组合模拟电路故障诊断 [J], 冯磊;王宏力;侯青剑因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SVM的模拟电子系统多故障诊断研究

维普资讯
第２８卷
第６期
仪器仪表学报
ＣｈｎｓｏｒａｏｃｅｔｃＩｓｒｍｅｔｉｅｅＪｕｎｌｆｉｎｉｎｔｕｎＳｉｆ
Ｖ０．８Ｎｏ６１２．
２００７年６月
Ｊｎ０７ｕ．２０
从已发表的研究成果来看，人工神经网络（Ｎ对ＡＮ）
ＬａｅＷａｇＨｕｕ，ｏｇＢｎｉｎＫ，ｎｏｊｎＬｎｉｇ
（ｅａｔｅｔｆＡｔｔｎＥｇｎｅｉ，ＵｉｒｔｏｌｔｎｃｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｏｈｎ，Ｃｅｇｕ１０４Ｃｉ）ＤｐｒｎｏｕｏｉｎｉｒｇｎｅｉＥｅｒｉＳｉｃｎｅｏｏＣｉｍｍａｏｅｎｖｓｙｆｃｏｅｈｇｆａｈｎｄ０５，ｈｎ６ａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｏｃｍｍｏｉｌｅｓｕｔｏｄｙｔｅｅｉｔｎａｌｄａｎｓｓｍｅｈｄｓｔａｈｒｘｓｓｔｍｏｔｎｓｍｐｉｄａｓｍｐｉｎｍａｅｂｈｘｓｉｇｆｕｔｉｇｏｉｔｏｓｉｈｔｔｅｅｅｉｔ，ａｓ，ｉｆａｓｎｌａｌｎｔｅｓｓｅａｎｉｅｉｉｇｅｆｕｔｉｈｙｔｍｔａｙｇｖｎｔｍｅ．Ｈｏｖｒ，ｔｉｓｕｔｎｄｅｏｌｒｅｆｒｃｍｐｅｙｔｍｓｗｉｈｗｅｅｈｓａｓｍｐｉｏｓｎｔｈｏｄｔｕｏｏｌｘｓｓｅｔｏｒｄｎａｃｅｉｎａｄｒｓｓｅｔｉｌｒｎｐｏｔｎｔｒｍａｎｅａｃｕｎｐｒｔｏｅｕｄｎｙｄｓｇｎ／ｏｙｔｍｓｗｉｈｌｔｅｏｏｏｐｒｕｉｙｆｉｔｎｎｅｄｒｇｏｅａｉｎ．Ｆｒｈｒｒｔｏｉｕｅｍｏｅ，ｉｉｔｔｓｄｆｃｌｔｂａｎｎｕｈｎｏｌｔａｌａｌｓｆｒｔｅｋｙｅｕｐｎｔｏｙｔｍ．Ａｉｎｇａｔｅｅｃｒｕｉｆｕｔｏｏｔｉｅｏｇａｄｃｍｐｅｅｆｕｔｍｐｅｏｈｅｑｉｍｅｆａｓｓｅｉｓｍｉｔｈｓｉｏｍ— ｓａｃｓ，ｗｅｐｅｅｔａｍｕｔｌａｌｄａｎｓｓａｐｏｃｒａａｏｉｃｉ．Ｆｒｔｔｅｎｒｓｎｌｐｅｆｕｔｉｇｏｉｐｒａｈｆｎｌｇｃｒｕｔｉｓｌｉｏｙ，ｗｅｂｉｈｌｉｌａｌｄｌｏｕｌｔｅｍｕｔｐｅｆｕｔｍｏｅｆｄｔｅｓｓｅ，ａｄｂｓｄｏｈｓｗｅｅｔａｔｆｕｔｆａｕｅｕｉｇｗａｅｅｒｎｆｒｓｐｅｒｃｓｏ．ＴｈａｌｄａｎｓｓｉｈｙｔｍｎａｅｎｔｉｘｒｃａｌｅｔｒｓｎｖｌｔｔａｓｏｍａｒｐｏｅｓｒｅｆｕｔｉｇｏｉｓｉｌｍｅｔｄｂｙｍｕｔｃａｓＳｍｐｅｎｅｌ — ｌｓＶＭｎｌ．Ｓｍｕａｉｎｅｐｒｍｅｔｅｆｈｆｃｉｅｅｓｏｈｒｐｓｄｍｅｈｄ．ｉｉｆａｌｙｉｌｔｘｅｏｉｎｓｖｒｙｔｅｅｆｔｖｎｓｆｔｅｐｏｏｅｔｏｉｅＫｅｒｙｗｏｄｓ：ｍｕｔｌａｌｄａｏｉｗａｅｅｒｎｆｒ；ｌ —ｌｓｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｌｐｅｆｕｔｉｇｓｓ；ｖｌｔｔａｓｏｍｍｕｔｃａｓｓｐｏｖｃｏｃｉｅｉｎｉｔ

基于IDDT和SVM的混合电路故障诊断探究

本ＩｒｉＳ数据集研究、确定了多类支持向量机的算法，采用高斯径向基核函数，运用改进的网络搜索方法进行了粗搜索和细搜
索，以确定出ＳＶｌｄ的最佳参数对。ＰＳＰＩＣＥ及ＭＡＴＬＡＢ软件对混合电路实例的仿真表明，该方法模式识别能力较强，可改善ＢＰ神经网络的收敛速度慢和容易陷入局部极小值等不足，适用于混合电路故障的快速准确诊断。关键词：ＩＤＤＴ测试；支持向量机；混合电路；故障诊断中图分类号：ＴＰ２０６，ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
ＰｒｏｐｏｓｅｄａｍｉｘｅｄｃｉｒｃｕｉｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉＳｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃｃｕｒｒｅｎｔｔｅｓｔｉｎｇａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａ — ｃｈｉｎｅ．ＴｈｅｂａｓｉＣｉｄｅａｉＳｔｈｅｕｓｅｏｆｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｙｎａｍｉＣｃｕｒｒｅｎｔｏｆｔｈｅｍｉｘｅｄｃｉｒｃｕｉｔ，ａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＳＶＭｆｏｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．ＢｙｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｓａｍｐｌｅＩｒｉｓｄａｔａｓｅｔｃｌａｓｓｉ — ｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｍｕｌｔｉ — ｃａｔｅｇｏｒｙＳｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｕｓｉｎｇＧａｕｓｓｉａｎｒａｄｉａｌｂａｓｉＳｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｕｓｅｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒＷｅｂｓｅａｒｃｈｃｏａｒｓｅｓｅａｒｃｈａｎｄｆｉｎｅｓｅａｒｃｈｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｏｐｔｉｍｍａｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＳＶＭ．ＢｙＰＳＰＩＣＥｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉＳｏｆｔｈｅｍｉｘｅｄｃｉｒｃｕｉｔ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉＳｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅＢＰｎｅｕ — ｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｃａｎｍａｋｅｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉＳｎｏｔｅａｓｙｔｏｆａｌ１ｉｎｔｏｌｏｃａｌｍｉｎｉｍｕｍｖａｌｕｅ，ＳＯｔｈａｔｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｈａｓａｂｅｔｔｅｒｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｃａｐａｂｉ１ｉｔｙ．ＴｈｉＳｌａｉｄｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎｏｆａｍｏｒｅｒａｐｉｄａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｍｉｘｅｄｃｉｒｃｕｉｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉＳ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＩＤＤＴｔｅｓｔ：ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ：ｍｉｘｅｄｃｉｒｃｕｉｔ：ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉＳ

基于SVM的故障诊断技术研究

基于SVM的故障诊断技术研究随着工业自动化程度的不断提高，工艺设备越来越复杂，随之带来的故障诊断难度也不断增加。

出现故障时，如何快速准确地定位故障原因，是保证设备正常运转的关键。

传统的故障诊断方法主要依赖于经验判断或者专家推断，无疑存在着效率低、准确率不高等问题。

而基于机器学习的故障诊断技术，则可以有效解决这些问题，提高故障诊断的自动化水平。

本文将探讨一种基于SVM的故障诊断技术。

一、SVM 算法简介支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类与回归分析的监督学习方法，它的基础理论是在高维空间中构造间隔最大的分类超平面，并将分类问题转化为求解一个凸二次规划问题来获得最优解。

SVM 的核心思想在于，通过选取一定数量的样本点，并将它们划分到不同的分类区域内，使得分类区域之间的距离最大化。

这些样本点被称为支持向量，它们可以有效地表达样本分布的特征。

在分类时，若新的样本点被划分到已经确定好的分类区域中，则该样本是属于该分类的；反之则属于另一个分类。

二、基于SVM的故障诊断技术流程1. 数据采集与预处理对于故障诊断来说，数据采集是一个非常重要的环节。

只有获得了足够量和充分的数据，才能够开展有效的故障诊断工作。

在实际应用中，通常采用传感器对工艺设备进行实时监测，获取相关物理量的数据，然后进行处理。

处理包括滤波、降噪等，以达到更好的信号质量。

2. 特征提取在获得了处理好的数据之后，需要进一步提取出有用的特征信息。

常用的特征包括信号的平均值、标准差、峰值等统计量，以及时域、频域等不同的特征参数。

目的是找到最能区分各种故障的特征。

3. 特征归一化由于不同的特征之间具有不同的量纲，因此需要将它们归一化到同一量级。

常用的归一化方法包括最小-最大归一化、z-score标准化等。

4. 训练 SVM 模型在数据预处理和特征提取等工作完成后，就可以开始训练 SVM 模型了。

在分类时，将已知类型的样本作为训练集，通过SVM算法得到分类规则，并将其应用到新的样本上，以判断它所属的故障类型。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究近年来，随着模拟电路技术的发展，故障诊断也得到了极大的改进和关注。

支持向量机（SVM）技术是一种有效的机器学习技术，具有很高的准确度，可以有效的诊断模拟电路的故障。

本文的主要内容是，基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究。

模拟电路的发展随着科技的发展，电子设备的应用日益普及，其中模拟电路显得尤为重要。

模拟电路利用电压和电流实现电子技术的信号转换，使其能够实现模拟信息的输入和输出，并且能够较好的模拟实际情况，受到了广大用户的青睐。

但是，随着模拟电路芯片的尺寸越来越小，其中细节交织在一起，可能会导致电路出现问题，从而影响模拟电路的可靠性和正常运行。

因此，就会存在识别模拟电路故障的需求，以有效提高其可靠性。

支持向量机技术支持向量机（SVM）技术是一种基于概率论、统计学和机器学习的算法，也是一种有监督学习技术，其主要作用是建立一个二分类的模型，可以对数据值进行分类。

该技术可以有效识别、处理和分类数据，发掘模型中的隐含信息，将模型的泛化能力提高到极致，这也就使得SVM技术在复杂环境下的适应性和准确度大大提高，被广泛应用于各个领域中。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究针对模拟电路故障诊断，可以通过基于支持向量机（SVM）的算法来实现。

SVM是一种机器学习技术，它可以有效地识别模拟电路故障，从而提高模拟电路的可靠性和正常运行。

首先，通过收集模拟电路故障数据，选取有代表性的实例数据，并对其进行特征提取，以获取更多的有用信息。

随后，将提取到的数据作为输入，结合SVM技术，建立模拟电路故障诊断模型，从而可以有效的识别故障类型。

在诊断过程中，SVM算法可以使用最优化算法，进行参数优化，以获得更加准确的诊断结果。

此外，为了提高模拟电路故障诊断的准确性，可以采用深度学习技术，结合SVM技术，将其深度集成，从而可以提升准确率、可靠度和有效率。

总结本文讲述了基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究。

基于自适应LMD和SVM的电传系统传感器故障诊断

基于自适应LMD和SVM的电传系统传感器故障诊断吴学钊;王小平;林秦颖;王发威【摘要】提出了基于自适应LMD分解和SVM的方法对电传系统法向过载传感器进行故障诊断；首先建立电传系统纵向通道模型；然后针对故障信号的非线性和非平稳性,采用LMD方法进行特征向量提取,考虑到电传系统存在多频段、强噪声干扰,设计自适应滤波器,去除特定频带噪声信号,分解得到的频率带保留了反映传感器工作状态的特征能量段；最后针对故障信号小样本特点,采用SVM进行故障识别；仿真结果准确率高达98％,说明文中所用方法能够有效诊断传感器故障,对电传系统的多频段、强干扰噪声有很强的鲁棒性,提高了故障诊断准确率.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2013(021)006【总页数】4页(P1487-1490)【关键词】电传系统;局域均值分解(LMD);自适应滤波;支持向量机(SVM);故障诊断【作者】吴学钊;王小平;林秦颖;王发威【作者单位】空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学航空航天工程学院,西安 710038【正文语种】中文【中图分类】TH873.70 引言飞机电传系统通过传感器信号构成闭环控制回路，完成对飞机姿态和飞行轨迹的控制，传感器的故障直接影响到飞机的飞行安全。

对传感器进行故障的检测和识别是保证飞机安全稳定的重要前提。

近年来，针对传感器故障检测方法，国内外学者做了很多研究，文献［1］采用BP神经网络对飞控系统传感器进行故障诊断，实现了故障的准确定位，取得较好效果；文献［2］建立了基于SVM的时间预测器并用于对传感器的故障诊断，可以在传感器发生故障后一定的时间段内估计传感器的正常输出。

此外，还有差分进化交叉验证SVM［3］、智能信息融合［4］和等方法。

本文采用LMD方法进行电传系统法向过载传感器特征向量提取，然后采用自适应滤波处理不同频段强噪声，最后对故障小样本问题采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行故障识别，提高了故障诊断的鲁棒性和准确性。

基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断

基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断高压断路器是电力系统中重要的保护设备，它能够在发生故障时迅速切断电路，保护电气设备和人身安全。

由于高压断路器通常处于高压、高电流和高速运行状态，机械故障是其常见的故障形式之一。

对高压断路器的机械故障进行准确、快速的诊断具有重要意义。

目前，基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的方法已经成为一种有效的高压断路器机械故障诊断方法。

VMD-Hilbert边际谱能量熵是一种信号处理方法，它可以对非线性和非平稳信号进行分解和分析。

通过VMD（Variational Mode Decomposition）算法可以将复杂的信号分解为多个本征模态函数（IMF），然后利用Hilbert边际谱能量熵对每个本征模态函数进行频谱分析。

具体而言，VMD可将原始信号分解为不同频率成分的IMF，然后利用Hilbert边际谱对每个IMF进行频谱分析，得到各频率成分在不同时刻的信号能量分布。

这种方法可以有效地提取故障特征频率和特征能量，从而实现对高压断路器机械故障的诊断。

SVM（Support Vector Machine）是一种监督学习方法，它可以有效地处理高维空间和非线性数据。

通过将VMD-Hilbert边际谱能量熵提取的特征作为输入，SVM可以训练出一个高压断路器机械故障诊断模型。

该模型可以对待诊断的信号进行分类，从而实现对高压断路器机械故障的自动诊断。

为了验证基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断方法的有效性，我们进行了一系列实验。

我们利用模拟的高压断路器机械故障信号和正常运行信号，采集了一系列时域信号。

然后，我们利用VMD-Hilbert边际谱能量熵对这些信号进行特征提取，得到了每个信号的频谱能量分布特征。

我们利用SVM对这些特征进行训练和测试，得到了一个高压断路器机械故障诊断模型。

实验结果表明，基于VMD-Hilbert边际谱能量熵和SVM的高压断路器机械故障诊断方法具有较高的准确性和鲁棒性。

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究电子技术正在深刻地改变着我们的生活，因此，电路故障诊断也变得越来越重要。

传统的诊断方法比较复杂，不能有效地识别电路故障，因此，改进电路故障诊断方法成为电子技术发展的热点之一。

近年来，研究人员逐渐关注支持向量机（SVM）技术，并用它来改善模拟电路故障诊断。

支持向量机是一种基于应用的机器学习技术，具有良好的适应性，能够有效地识别复杂的故障模式。

它还具有良好的诊断效率，可以快速准确地检测电路故障。

在选择支持向量机之前，必须对数据进行特征提取，使其能够更有效地支持支持向量机的学习。

首先，在特征提取过程中，研究人员需要分析故障信号特征，并采用传统的图像处理技术，如角度变换法、阈值分割和滤波等，以从原始信号中提取有效的信息。

然后，将提取的特征作为SVM的输入，运用SVM建立故障诊断模型，以实现对故障模式的准确识别。

研究表明，支持向量机技术可以提高模拟电路故障诊断的效率，并在诊断准确率和可靠性方面取得良好的表现，特别是在复杂的故障模式中，故障模式识别率高达98％以上。

通过支持向量机技术可以有效提高电路故障诊断的效率，这对模拟电路工程师来说，有助于更快速准确地检测故障，从而缩短测试时间，降低成本，提高系统可靠性。

因此，引入支持向量机技术改善电路故障诊断是一个值得探索的研究课题，需要进行进一步的深入研究。

比如，进一步研究在复杂故障模式中，SVM对故障识别的准确率可以进一步提升，同时还要对SVM 的运行时间进行分析，以改进其运行效率。

本文以《基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究》为题，旨在介绍支持向量机技术在模拟电路故障诊断中的作用以及其优势。

首先介绍了支持向量机技术的原理和特点，以及在特征提取过程中需要注意的问题。

接着介绍了SVM在模拟电路故障诊断中的应用，并详细分析了它在诊断效率、准确率和可靠性方面的优势；最后，总结了这项研究的成果，并指出了今后可以改进SVM故障诊断模型的方向。

基于SVM算法的故障诊断技术研究

基于SVM算法的故障诊断技术研究一、前言随着现代制造业的不断发展和普及，各种机械设备及相关工业设备的使用越来越广泛。

在此过程中，设备的故障问题成为制约生产效率和安全的重要因素。

因此，在各行各业，故障诊断技术也变得越来越重要。

本文将介绍一种基于 SVM 算法的故障诊断技术，并探讨其实现方法和应用前景。

二、背景故障诊断从根本上来说就是一个分类问题。

根据现有的数据学习分类规则，然后根据新的数据判断其属于哪一类别。

现在广泛应用的机器学习算法可以很好地解决这类问题，其中 SVM 算法就是一种非常有优势的算法。

它可以快速、准确地进行分类并具有很好的泛化能力。

SVM 算法的原理是将样本映射到高维空间中，并在该空间中寻找最优的超平面，使得不同类别的样本达到最大间隔。

这样，就能够很好地区分不同的类别。

SVM 算法在分类问题中表现出了很好的性能，并且已经广泛应用于物体识别、图像识别等领域中。

三、故障诊断的实现方法对于故障诊断问题，我们需要将采集到的原始数据转换成特征向量。

数据采集设备（如传感器）可以实现对设备运行状态的实时监测，并将数据采集到相应的存储设备中。

我们需要从这些数据中提取出有用的特征，用于分类和故障诊断。

在进行分类前，我们通常会通过数据预处理方法对原始数据进行处理。

常用的预处理方法包括归一化、噪声滤波等。

归一化可以将不同量级的特征统一，避免因量纲不同导致的误判。

噪声滤波可以提高数据的质量，减少误判的可能性。

然后，我们需要将处理过后的数据转化成特征向量，在 SVM 算法中进行训练和分类。

在特征提取时，我们通常会从以下方面入手：1. 时域特征：包括均值、均方根、标准差等。

2. 频域特征：包括频率、幅值、相位等。

3. 统计特征：包括峰峰值、斜度、峭度等。

在提取出有用的特征向量后，我们可以将其输入 SVM 算法，进行训练和分类。

在训练过程中，SVM 算法会寻找最优的分类超平面，使得不同类别间的间隔最大化。

在分类过程中，我们需要将新的数据点映射到超平面上，并进行分类。

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ｔｒａｃｔｅｄｔｉｍｅｓｉｎａｇｌｓａｎｄｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ．ＡｎｅｗｌｇａｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎＬＭＤａｎｄＳＶＭｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｉ．
基于ＬＭＤ和ＳＶＭ算法的模拟电路故障诊断
钱
摘要
莉，姚
恒，刘牮
２０００９３）
（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海
对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行
小波变换以提取故障特征，并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率，提出
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔｓａｕｆｌｔｄｉａｎｏｇｓｉｓｗｉｔｈａｎａｃｃｕｒａｃｙ＞９８％．
ａｇｎｏｓｔｉｃａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅｓｉｎａｇｌｃａｎｂｅａｄａｐｔｉｖｅｌｙｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏａｓｅｒｉｅｓｏｆｏｎｅ－ｃｏｍｐｏｎｅｎｔＡＭ— ＦＭｓｉｎａｇｌ（ＰＦ）
电子
・电路
３叶技２０１５年第２８卷第１１期
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ｎｏｖ．１５
．
２０１５
ｄｏｉ：１０．１６１８０／ｊ．ｅｎｋｉ．ｉｓｓｎｌＯ０７— ７８２０．２０１５．１１．０２２
ｃｒｉｔｉｃａｌａｓｐｅｃｔｓ．Ｍｏｓｔｍｅｔｈｏｄｓｃｌｓｓａｉｆｉｅｄｆａｕｌｔｃｉｒｃｕｉｔｖｉａｓｕｐｐｏ￣ｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｏｒｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｕｓｉｎｇｅｘ．
ＳｃｉｅｎｃｅｎｄａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｎｇａｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆａｎｌｏａｇｃｉｒｃｕｉｔｓ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｎｄａｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｄｅｓｉｎｇａｙｅｔｗｏ
ＴＮ７０２文献标识码Ａ文章编号１００７— ７８２０（２０１５）１ｌ一０８２— ０４中图分类号
ＡｎａｌｏｇＣｉｒｃｕｉｔｓＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓＢａｓｅｄｏｎＬＭＤａｎｄＳＶＭＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ｔｈｒｏｕｇｈｕｓｉｎｇｔｈｅＬＭＤａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｎｏｍａｒｌｏｒｆａｕｌｔｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔｃａｎｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｔｈｅｆｅａ — ｔｕｒｅｓａｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｕｓｉｎｇＳＶＭｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｄｉａｇｎｏｓｔｉｃａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓ
一
种局域均值分解（ＬＭＤ）与ＳＶＭ相结合的新算法。该算法运用局域均值算法（ＬＭＤ），将其自适应地分解为一系列单
分量调幅一调频信号（ＰＦ），通过提取电路正常和故障状态的特征，运用ＳＶＭ对其分类，获得诊断效率。仿真实验结果表明，该方法对模拟电路的故障诊断精度达到９８％以上，适用于模拟电路的故障诊断。关键词故障诊断；局域均值分解；调幅一调频信号（ＰＦ）；支持向量机
ＱＩＡＮ Βιβλιοθήκη ｉ，ＹＡ０Ｈｅｎｇ，ＬＩＵＪｉａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｉｃａｌ－ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒ