基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。