基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法设计

为了提高传统模拟电路故障诊断算法的故障诊断精确度和故障诊断效率,设计了一种基于多种群量子粒子群聚类的模拟电路故障诊断算法。首先,采用多种群量子粒子群算法实现特征参数优化,将最优粒子中的非0维度作为选择的最优特征属性,得到最优特征选择集,然后采用马氏距离作为数据样本相似度的度量方式,设计了基于马氏距离的聚类方法实现对模拟电路的故障进行有效诊断,该诊断方法能在线样本不断增加的情况,自适应地增加聚类的个数即故障诊断的类别数,且无需训练参数。仿真实验表明,文中方法能有效实现模拟电路的故障诊断,尤其是能满足在线故障诊断需求,与其它方法相比,具有故障诊断精度和效率高的优点。