lp范数约束的模拟电路3层多核故障诊断模型

摘要：

为提升模拟电路故障隔离精度,结合基于故障特征间一维模糊度的特征选择算法,提出一种改进的lp范数约束多核超限学习机诊断模型.该模型通过将带权分类误差融入超限学习机优化目标函数中,基于自适应Boosting策略构建了一种3层多核学习框架.在新框架下通过自适应调整训练样本的权重分布,使得每层框架能够聚焦于不同故障样本,进而提升诊断模型的辨识力.通过对2个电路实例的诊断,结果表明:所提模型在不同范数约束下具有近似一致的诊断性能;当故障属性单一时,在平衡漏警、虚警的同时,能够显著提升诊断正确率;当多种属性的故障并存时,能够将难以辨识的故障更加准确地隔离到少数模糊组中.

关键词：模拟电路、lp范数约束、多核学习、超限学习机、集成学习、模糊组、故障诊断

所属期刊栏目：39

分类号：V243.2;TP181(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金项目51605487

在线出版日期：2018-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1352-1363