基于HMM-SVM的模拟电路早期故障诊断

针对模拟电路在故障预测与健康管理（PHM）系统中早期故障识别率不高的问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）相结合的模拟电路故障诊断方法,利用HMM对动态连续信号的较强识别能力和SVM良好的模式分类能力解决模拟电路早期故障诊断问题。采用主成分分析（PCA）和K-means聚类算法对故障数据进行数据降维和特征提取,建立HMM与 SVM相结合的诊断模型进行故障诊断。仿真实验表明,HMM-SVM能很好地识别模拟电路早期故障,并对模拟电路中元件小范围参数变化的状态识别,相较单一HMM模型具有更高的准确率。