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基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断
摘要
随着科技的不断发展，模拟电路的设计和制造已经逐step步走向了数字化、自动化、智能化方向，模拟电路在电子通讯、电子计算机、电力电子等领域中得到了广泛的应用。然而，模拟电路中的软故障对电路的设计和实现产生了诸多的挑战，因此，如何进行模拟电路软故障的有效诊断升为了热点问题。本文利用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)多类分类算法进行模拟电路软故障的诊断，探究了SVM算法在模拟电路软故障诊断中的应用。实验结果表明，SVM多类分类算法在模拟电路软故障诊断中取得了很好的效果。
关键词：模拟电路；软故障；支持向量机；多类分类
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentoftechnology,thedesignandmanufactureofanalogcircuitshavegraduallymovedtowardsdigitization,automation,andintelligence.Analogcircuitshavebeenwidelyusedinfieldssuchaselectroniccommunications,electroniccomputers,andpowerelectronics.However,softfaultsinanalogcircuitshaveposedmanychallengestocircuitdesignandimplementation,sohowtodiagnosesoftfaultsinanalogcircuitseffectivelyhasbecomeahottopic.Thispaperusesthesupportvectormachine(SVM)multi-classificationalgorithmtodiagnosesoftfaultsinanalogcircuitsandexplorestheapplicationoftheSVMalgorithminsoftfaultdiagnosisofanalogcircuits.TheexperimentalresultsshowthattheSVMmulti-classificationalgorithmhasachievedgoodresultsinsoftfaultdiagnosisofanalogcircuits.
Keywords:AnalogCircuit;SoftFault;SupportVectorMachine;Multi-Classification
一、引言
近年来，随着电子技术的飞速发展，模拟电路的设计和制造已经逐步走向了数字化、自动化、智能化方向，模拟电路在电子通讯、电子计算机、电力电子等领域中得到了广泛的应用。然而，模拟电路中的软故障对电路的正常工作以及电路的设计和实现提出了诸多的挑战。
软故障是指模拟电路中存在的一种隐蔽故障，这种故障对于电路的正常工作没有直接影响，但是会影响电路的性能、可靠性和寿命等方面。如果这种故障不能被及时的诊断和修复，将会对电路的使用造成不良影响。因此，如何进行模拟电路软故障的有效诊断升为了热点问题。
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)算法是一种有效的模式识别算法，其具有良好的分类能力和泛化性能等优点。在模拟电路软故障诊断中，SVM算法能够自动地从输入的模拟电路信号中提取有用的特征信息，实现对模拟电路软故障的自动诊断。
本文将从模拟电路软故障的特点入手，探究支持向量机多分类算法在模拟电路软故障诊断中的应用。该文结构如下：第二节介绍了支持向量机分类算法的基本原理和多类分类方法；第三节介绍了模拟电路软故障特点以及诊断方法；第四节利用支持向量机多类分类算法对模拟电路软故障进行诊断与分类；最后一节对本文进行总结，提出了今后的研究方向。
二、支持向量机多类分类原理
2.1支持向量机分类算法
支持向量机是一种有效的分类算法，其主要基于统计学习理论和结构风险最小化准则进行分类特征提取和分类模型构建。其主要思想是，将数据样本从原始称域映射到高维特征空间中，在该特征空间中利用线性或非线性超平面对不同类别的数据进行分类。
在SVM算法中，超平面的选择是关键。通常，超平面的选择是构建一个最大分类间隔的超平面，最大化各个类别样本之间的距离，对于线性分类问题，构建超平面可在真实类型中选择离最近分类边界最远的数据点，这些点即为支持向量点，支持向量机由此得名。对于非线性问题，可采用核函数的方式，将数据映射至高维空间进行分类。
SVM分类算法的数学描述，主要体现在：
假设输入空间为X，并设输入数据集为T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}，其中xi∈