基于改进的VMD和SVM的模拟电路故障诊断方法的研究

刘沛霖; 刘美容; 何怡刚; 赵睿

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基于改进的VMD和SVM的模拟电路故障诊断方法的研究

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随着模拟电路的集成度和复杂度越来越高,提取其响应的特征信息也变得愈加困难.为解决提取故障信息的难题,提出将变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和复合多尺度排列熵(compound multi-scale permutation entropy,CMPE)相结合的算法构建故障特征向量,并且依靠麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm-support vector machine,SSA-SVM)完成故障的分类。首先,通过PSPICE软件采集故障时的原始信号,并被VMD处理成多组含有原始信号特征的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量.其次,计算出前3个IMF分量的CMPE值,归一化处理后作为故障特征向量.最后,在分类器中训练和测试.仿真测试显示本方案最终诊断正确率可达99.67%,对比其它方案能够有效提高故障诊断效率,是一种可行的模拟电路故障诊断思路.

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来源
《微电子学与计算机》 |2022年第11期|85-94|共10页
作者
刘沛霖; 刘美容; 何怡刚; 赵睿;
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作者单位

湖南师范大学物理与电子科学学院;

武汉大学电气与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子电路;
关键词
变分模态分解; 模拟电路故障诊断; 复合多尺度排列熵; 麻雀搜索算法;

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