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中国航空科学基金(2012ZD53051)

作品数：5 被引量：41H指数：3
相关作者：陈绍炜赵帅潘新刘涛吴敏华更多>>
相关机构：西北工业大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇电路
  • 4篇故障诊断
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量机
  • 3篇模拟电路
  • 2篇电路故障诊断
  • 2篇向量
  • 2篇模拟电路故障
  • 1篇电子元
  • 1篇电子元件
  • 1篇学习机
  • 1篇遗传算法
  • 1篇应力
  • 1篇树算法
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇模拟电路故障...

机构

  • 5篇西北工业大学

作者

  • 5篇陈绍炜
  • 2篇刘涛
  • 2篇赵帅
  • 2篇潘新
  • 1篇王聪
  • 1篇吴敏华

传媒

  • 2篇西北工业大学...
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇计算机测量与...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2013
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
决策树算法在电路故障诊断中的应用被引量：8
2013年
针对PHM(Prognostic and Health Management)中数据挖掘和知识获取困难的问题,提出一种以J48决策树算法为基础的故障诊断方法。采用了开源数据挖掘软件Weka,对CTSV滤波器故障仿真数据进行计算,对故障数据进行属性清理和参数选择。生成的决策树模型有很高的交叉验证率和分类效果。
陈绍炜王聪赵帅
关键词：故障诊断WEKA
基于编码LS_SVM的模拟电路故障诊断方法
2013年
为了降低支持向量机的学习难度,提高支持向量机在模拟电路中的诊断效率,提出了基于纠错编码的LS_SVM故障诊断方法;首先将故障类别按MOC方法进行编码,以此作为分类依据并对样本进行训练,然后对测试样本进行测试并将测试结果按一定方法进行解码,最后将输出序列同编码序列相比较而得到诊断结果;实验证明,基于编码的LS_SVM方法同一对多方法和ECOC方法相比,其在保证计算精度的前提下缩短了故障诊断的时间,在模拟电路的故障诊断中具有良好的效果。
陈绍炜潘新刘涛
关键词：最小二乘支持向量机纠错编码故障诊断模拟电路
基于遗传算法SVM的电子元件寿命预测被引量：2
2014年
针对电子元件在正常应力下的寿命预测,提出了基于遗传算法SVM的预测方法。首先进行多应力水平条件下的寿命实验,得到元件在各个应力下的失效时间,根据失效时间得出相应应力下的可靠性。然后将遗传算法与SVM相结合,建立预测模型,从而不仅可以预测同一应力下元件的寿命,可根据加速应力下元件的寿命来预测正常应力水平下的寿命。实验证明,在小样本条件下,该方法同神经神经网络相比,预测结果的精确度提高了14%,该预测方法能够更准确地预测出电子元器件的寿命。
陈绍炜潘新刘涛
关键词：遗传算法
基于核极限学习机的模拟电路故障诊断研究被引量：17
2015年
核函数极限学习机有效地避免了极限学习机(ELM)模型固有的随机性和支持向量机(SVM)模型求解的复杂性,而且具有更快的学习速度和更好的泛化性能。因此,提出了基于核极限学习机的模拟电路故障诊断新方法,描述了电路故障特征的选取过程,建立了以核极限学习机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果表明,该方法故障诊断准确率大于99%,性能优于支持向量机和极限学习机。
陈绍炜柳光峰冶帅
关键词：模拟电路故障诊断支持向量机核函数
基于PCA和ELM的模拟电路故障诊断被引量：14
2015年
针对模拟电路的故障诊断和健康管理(PHM)的应用,提出了结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的故障诊断方法。该方法用Sallen-Key带通滤波器来获取故障样本,并通过PCA进行故障特征提取。根据故障样本对ELM进行训练来获得故障诊断模型。实验结果表明,该实现方法识别率高、鲁棒性好,在工程实际中具有研究和应用价值。
陈绍炜吴敏华赵帅
关键词：模拟电路主成分分析故障诊断
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