【摘 要】
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对基于克隆选择算法的支持向量机（SVM）参数优化、及其在模拟电路故障诊断中的应用进行了深入研究,故障诊断实现步骤为：首先对电路的各种故障模式进行蒙特卡洛仿真分析,利用小波
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对基于克隆选择算法的支持向量机（SVM）参数优化、及其在模拟电路故障诊断中的应用进行了深入研究,故障诊断实现步骤为：首先对电路的各种故障模式进行蒙特卡洛仿真分析,利用小波分解提取输出信号的各频段能量,进行归一化处理后得到故障特征样本;然后应用克隆选择算法进行SVM参数优化,并将选定的参数用于SVM的训练;最后采用训练好的SVM对故障样本进行分类,从而实现故障判定。论文以CTSV滤波电路和螺距反馈电路为诊断实例进行了实验验证,结果表明对容差模拟电路的故障定位具有较高的准确率。
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