摘要：提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机（GMKL-SVM）的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,并以此建立基于GMKL-SVM的故障诊断模型,用于区分模拟电路的各个故障。实例电路的单故障和双故障诊断实验结果表明,所提出的GMKL-SVM方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与传统的GMKL-SVM方法相比,表现出了更好的性能,获得了更高的故障诊断正确率。

关键词：模拟电路 故障诊断 小波变换 广义多核支持向量机 量子粒子群算法 

单位：合肥工业大学电气与自动化工程学院; 合肥230009; 安庆师范大学物理与电气工程学院; 安庆246011