模拟电路故障诊断AdaBoost集成学习方法研究

论文摘要

课题来源于重庆市交通委员会所立项目“三峡库区运输船舶节能实用技术研究”,研发船用柴油机油耗仪表。对于现代电子系统,模拟电路日益复杂,出现故障的可能性也随之增大,对模拟电路的故障诊断也越加困难。若船用仪表的模拟电路出现故障,会影响船用仪表测量的准确性和运行的稳定性,而导致仪表故障。为了增加船用柴油机油耗仪表测量的准确性和运行的稳定性,在研发船用柴油机油耗仪表的同时,开展模拟电路故障诊断方法的研究,在不影响油耗仪表原有功能的基础上,增加模拟电路故障诊断功能,使油耗仪表具有故障自诊断的功能。用无穷维AdaBoost集成学习算法进行模拟电路故障诊断。进行模式识别时,分类精度较高的强分类器不容易找到,分类精度比随机猜测略好的弱分类器很容易找到,AdaBoost集成学习算法集成多个弱分类器而成为一个强分类器,从而避免了直接去寻找强分类器,为了进一步增加AdaBoost集成学习算法的分类精度,将AdaBoost集成学习算法的弱分类器数量增加到无穷多个,用无穷维AdaBoost集成学习算法进行模拟电路故障诊断。本文采用支持向量机实现无穷维AdaBoost集成学习算法,从如下几个方面分析AdaBoost集成学习算法和支持向量机之间的联系：(1)用Lp范数理论,从样本分类超平面最大边界这一角度,分析AdaBoost集成学习算法的优化目标,得出AdaBoost集成学习算法和支持向量机的优化目标完全相同的结论。(2)分析AdaBoost集成学习算法和支持向量机分类器分类器的相同点,通过设定条件,使支持向量机的分类器满足AdaBoost集成学习算法对其强分类器的要求。(3)分析支持向量机的映射φ(x)与AdaBoost集成学习算法弱分类器h(x)之间的相同点,通过设定条件,使支持向量机的映射分量φ(x)与AdaBoost集成学习算法弱分类器h(x)建立联系。因为以上所设定AdaBoost集成学习算法和支持向量机之间的联系,因此可以用支持向量机实现无穷维AdaBoost集成学习算法。实现无穷维AdaBoost集成学习算法的关键是建立一个新的支持向量机核函数,使此核函数集成无穷多个AdaBoost集成学习算法的弱分类器。用Matlab 6.5编写无穷维AdaBoost集成学习算法程序,用无穷维AdaBoost学习方法进行模拟电路故障诊断。故障诊断结果表明：无穷维AdaBoost集成学习算法分类精度优于有限维AdaBoost集成学习算法,使用无穷维AdaBoost集成学习算法提高了AdaBoost集成学习算法的分类精度。在研发船用柴油机油耗仪表的同时,开展模拟电路故障诊断方法研究,在撰写本文的同时,完成了船用柴油机油耗仪表的研发工作,进行了流量的模拟实验和实船测试。在设计船用柴油机油耗仪表的过程中,分析船用仪表的稳定性、可靠性因素,并采用模拟电路诊断故障的方法,来增加船用柴油机油耗仪表的稳定性、准确性,在不影响船用柴油机油耗仪表功能的基础上,增加故障自诊断的功能。

论文目录

• 创新点摘要
• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 课题意义
• 1.2 模拟电路故障诊断研究现状
• 1.3 本文使用方法
• 1.4 本文章节安排
• 第2章 模拟电路特征向量提取方法
• 2.1 傅里叶变换方法
• 2.1.1 傅里叶变换
• 2.1.2 提取特征向量实例
• 2.2 小波包变换方法
• 2.2.1 小波包变换方法
• 2.2.2 提取特征向量实例
• 2.3 节点电压法
• 2.4 本章小结
• 第3章 AdaBoost集成学习算法与支持向量机的联系
• 3.1 AdaBoost集成学习算法
• 3.1.1 算法原理
• 3.1.2 算法步骤
• 3.2 支持向量机
• 3.2.1 线性支持向量机
• 3.2.2 非线性支持向量机
• 3.2.3 支持向量机核函数
• 3.3 Lp范数边界理论
• 3.3.1 Lp范数意义
• 3.3.2 Lp范数边界
• 3.3.3 支持向量机边界理论
• 3.3.4 AdaBoost集成学习算法边界理论
• 3.3.5 优化目标
• 3.4 AdaBoost集成学习算法与支持向量机分类器
• 3.5 AdaBoost集成学习算法与支持向量机的联系
• 3.6 本章小结
• 第4章 无穷维AdaBoost集成学习算法
• 4.1 AdaBoost集成学习算法与支持向量机分类器
• 4.1.1 AdaBoost集成学习算法分类器
• 4.1.2 支持向量机分类器
• 4.2 无穷维AdaBoost集成学习算法
• 4.2.1 实现方法
• 4.2.2 定义核函数
• 4.2.3 算法步骤
• 4.2.4 Stump核函数
• 4.3 模拟电路故障诊断
• 4.3.1 构建样本集
• 4.3.2 故障诊断结果
• 4.3.3 诊断实际电路
• 4.3.4 无穷维AdaBoost学习方法与其他算法对比
• 4.4 本章小结
• 第5章 船用柴油机油耗仪表及其模拟电路故障诊断
• 5.1 船用柴油机油耗仪表
• 5.1.1 仪表方案
• 5.1.2 仪表功能
• 5.1.3 系统开发环境
• 5.1.4 流量测量原理
• 5.1.5 温度测量原理
• 5.1.6 系统实物
• 5.2 模拟电路故障诊断
• 5.3 模拟测试
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 参考文献
• 附录A 符号说明
• 附录B"三峡库区运输船舶节能实用技术研究"验收结果
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢