公开(公告)号：CN107202950A

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201710333038.4

申请日：2017-05-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 单剑锋 ,  万国发

IPC: G01R31/28 ,  G01R31/316 ,  G06K9/62

CPC classification number: G01R31/2846 ,  G01R31/316 ,  G06K9/6269

Abstract: 本发明公开一种基于LMD近似熵和SVM的模拟电路故障诊断方法，包括步骤：用软件模拟诊断对象的故障；对每种故障利用蒙特卡洛分析法进行分析，把电路故障信号分解为一系列PF分量，选取前三个PF分量，求它们的近似熵，作为故障特征向量；在对故障进行分类时选用SVM，寻找最优的SVM参数，前一部分特征向量用于训练，后一部分特征向量用于验证分类的正确性；将剩余特征向量放在得到的用于训练的特征向量进行验证，得出分类的正确率以及分类的时间。用CPSO优化的支持向量机，会避免陷入局部最优，得到最好的分类效果，能更快更准确的定位电路的故障。