技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種基于LMD近似熵和SVM的模擬電路故障診斷方法，包括步驟：用軟件模擬診斷對象的故障；對每種故障利用蒙特卡洛分析法進(jìn)行分析，把電路故障信號分解為一系列PF分量，選取前三個PF分量，求它們的近似熵，作為故障特征向量；在對故障進(jìn)行分類時選用SVM，尋找最優(yōu)的SVM參數(shù)，前一部分特征向量用于訓(xùn)練，后一部分特征向量用于驗(yàn)證分類的正確性；將剩余特征向量放在得到的用于訓(xùn)練的特征向量進(jìn)行驗(yàn)證，得出分類的正確率以及分類的時間。用CPSO優(yōu)化的支持向量機(jī)，會避免陷入局部最優(yōu)，得到最好的分類效果，能更快更準(zhǔn)確的定位電路的故障。

技術(shù)研發(fā)人員：單劍鋒;萬國發(fā)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京郵電大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.12
技術(shù)公布日：2017.09.26