李泽宇，吴文全

（海军工程大学 电子工程学院,湖北 武汉 430033）

基于小波包特征熵和粒子群优化的模拟电路故障诊断

李泽宇，吴文全

（海军工程大学 电子工程学院,湖北 武汉 430033）

随着电路系统集成化和复杂化的发展，电路故障诊断技术越来越受到学者的重视，其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法，选取支持向量机作为故障分类器，采用粒子群算法优化支持向量机的参数，将优化后的支持向量机与小波包特征熵相结合，共同完成对模拟电路故障的识别。通过对仿真实例的分析，验证该诊断方法的有效性和实用性。

小波包特征熵；支持向量机；粒子群算法；参数优化

随着电子技术的不断进步，设备电路正朝着复杂化、自动化、大型化的方向发展，设备如果发生异常状态，轻则影响正常工作，重则威胁到人员的生命安全[1]。因此，提高电路的可靠性和高效性，并及时发现和诊断电路故障成为一个重要的研究方向。

传统的故障特征提取方法难以从电路信号中提取完整的故障信息，不能应用于现代复杂的集成电路中。小波包变换具有多分辨率特性，可以同时对信号的高频和低频部分进行分解，是良好的特征提取方法。信息熵代表着信源的统计信息，具有表达特性的优势[2]。文中将两者结合起来，进而得到具有完整故障信息的特征向量，用以对电路故障的识别。……