[发明专利]基于混沌云自适应萤火虫算法的模拟电路故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于混沌云自适应萤火虫算法的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：对被测电路施加一定的测试激励，在电路的可测节点处采集待测电路的输出响应信号；对输出响应信号使用小波融合方法提取电路故障特征集；将故障特征集使用混沌云自适应萤火虫算法优化最小二乘支持向量机(CCAFA‑LSSVM)进行故障诊断，以便实现电路故障的分类和定位操作。本发明采用了云模型能够处理事物模糊性和随机性的能力，对萤火虫算法进行了相应地改进，使得萤火虫算法具有良好的泛化能力和较强的鲁棒性。因此在进行故障诊断时，使得故障模式的分辨率高，诊断性能好，能够准确的对故障元件进行定位，从而提高了被测模拟电路的诊断性能和效率。

主权项

1.一种基于混沌云自适应萤火虫算法的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，包括被测电路故障特征提取；分类器的构建及故障诊断；所述被测电路故障特征提取包括数据预处理和不变性压缩；其中，数据预处理用于对模拟电路原始信息进行去噪和滤波，不变性压缩用于对预处理特征进行降维；所述分类器的构建包括云模型对萤火虫算法的改进和分类器参数的优化；其中，萤火虫算法的改进用于提升算法的寻优能力和收敛精度；分类器参数优化是依据云模型改进的萤火虫算法优化分类器的结构参数，并得到全局最优的分类器参数值；所述故障诊断包括故障集对分类器的训练和测试，通过对分类器的训练获取最优的分类模型，进而使用测试集对最优分类器模型进行测试。