基于圆模型参数的线性模拟电路故障诊断方法

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摘要

本发明公开了一种基于圆模型参数的线性模拟电路故障诊断方法，首先对线性模拟电路进行模糊组分析，得到各个模糊组对应的代表故障元件，然后通过圆模型仿真得到各个代表故障元件对应的每个元件的标签，基于标签数组得到元件参数，从而得到各个代表故障元件的圆模型参数的上限向量和下限向量，将其作为边界数据训练得到基于SVM的多分类模型，在故障诊断时根据退化数据得到圆模型参数输入多分类模型进行诊断。本发明通过得到边界数据，可以有效提高基于SVM的多分类模型的训练速度，并提高线性模拟电路故障诊断精度。

基本信息

专利标题：

基于圆模型参数的线性模拟电路故障诊断方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN109948267A

申请号：

CN201910233059.8

公开（公告）日：

2019-06-28

申请日：

2019-03-26

授权号：

CN109948267B

授权日：

2022-06-14

发明人：

杨成林周秀云刘震

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

成都行之专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

温利平

优先权：

CN201910233059.8

主分类号：

G06F17/50

IPC分类号：

G06F17/50