吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (2): 675-680.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201502051

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基于PSO的模拟电路故障信息特征提取

刘红1,孙爽滋2,王庆元1,李延忠1   

  1. 1.长春理工大学 光电工程学院,长春 130022;
    2.长春理工大学 计算机学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2013-12-13 出版日期:2015-04-01 发布日期:2015-04-01
  • 作者简介:刘红(1969),女,副教授,硕士.研究方向:模拟电路故障诊断,模式识别与智能计算.E-mail:liuh19694@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51378076);吉林省自然科学基金项目(201115160).

PSO based feature extraction method for analog circuit fault information

LIU Hong1,SUN Shuang-zi2,WANG Qing-yuan1,LI Yan-zhong1   

  1. 1.School of Photo-Electronic Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China;
    2.School of Computer Science and Technology,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China
  • Received:2013-12-13 Online:2015-04-01 Published:2015-04-01

摘要: 为了提高容差电路故障诊断的诊断效率,改善电路故障征兆的特征描述,采用基于信息熵的方法生成被测容差电路的故障特征,并提出了基于离散粒子群的容差电路故障信息的特征提取方法,由此确定用于故障诊断的最佳特征子集,并以此训练故障分类器,对容差电路的软故障进行诊断定位。实验证明了基于粒子群和信息熵的特征描述和特征提取方法的有效性。

关键词: 信息处理技术, 信息熵, 粒子群算法, 特征提取, 模拟电路, 故障定位

Abstract: In order to improve the diagnosis efficiency of faulty circuits with tolerance and to ameliorate the characteristic description of faulty symptom, first, the faulty features of the circuit with tolerance are created by information entropy method. Then, a feature extraction method based on discrete Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed to obtain the optimal feature subset of the faulty features. Finally, the optimal feature subset is used to train the classifier to diagnose the faults of circuit with tolerance. Experiment results validate this proposed method.

Key words: information process technique, information entropy, particle swarm optimization, feature extraction, analog circuits, fault location

中图分类号: 

  • TN707
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