基于KPLS特征提取的WNN模拟电路软故障诊断

摘要

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于KPLS特征提取和WNN的集成诊断方法.首先利用KPLS良好的特征提取能力,构建故障样本集的主元特征集;然后,利用WNN解决复杂非线性问题的优势,建立主元特征集的故障识别模型;最后,由所建模型对各种故障模式进行诊断判定.Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明:该集成方法仅通过不到300次迭代计算即完成模型训练,诊断的总正确率达到96.7％,且9种模式中的6种达到100％正确率,从而验证了其可行性和有效性.