基于改进多层核超限学习机的模拟电路故障诊断

为兼顾模拟电路多故障诊断的实用性和诊断精度,基于仿真诊断模型的测试性应用框架,结合深度学习与核方法的优势,提出一种多层单纯形优化核超限学习机(ML-SOKELM)方法.将有效初选后的数据集输入多层核超限学习机逐层提取故障特征并进行诊断;训练过程中,将各层核参数向量视为待优化变量,运用单纯形法对其进行联合优化.实验结果表明:与常见的深度学习方法相比,ML-SOKELM方法对主观经验依赖性更低,在训练时间大大缩短的同时,还能获得与之相当的准确率;与流行的核方法相比,ML-SOKELM方法在不同模糊度阈值下均能获得较高的诊断准确率.