基于粒子群优化LSSVM的模拟电路故障诊断方法
摘 要： 针对模拟电路故障诊断中存在的诊断信息不充分、参数容差及元器件的非线性等问题，利用最小二乘支持向量机（LSSVM）在小样本情况下良好的学习能力和泛化能力建立基于LSSVM的模拟电路故障分类模型。同时为提高故障诊断精度，采用粒子群优化（PSO）算法对LSSVM的参数进行优化，避免了参数选择的盲目性。最后以典型滤波器电路的故障诊断为例进行了仿真验证。实验结果证明基于PSO的LSSVM模型可有效改善遍历搜索引起的效率问题，其故障分类准确性及模型诊断效率都得到提高。
关键词： 模拟电路； 故障诊断； 粒子群优化； 最小二乘支持向量机
中图分类号： TN710⁃34； V241.4 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）08⁃0035⁃04
0 引 言
模拟电路是现代集成电路中不可或缺的组成部分，由于模拟电路具有容差、非线性等特点，其故障诊断技术虽然起步较早，但发展速度明显滞后于数字电路。近年来，基于人工智能的模拟电路故障诊断方法得到了广泛应用，文献[1⁃2]利用神经网络对模拟电路故障进行诊断，取得了较好的效果。
但是神经网络存在训练时间长，易陷入局部极值等不足，文献[3⁃5]采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法进行模拟电路故障诊断，该方法在诊断精度和诊断效率方面都优于BP神经网络。当样本数量增加，标准SVM存在训练复杂度高，二次规划问题难以求解等不足。
最小二乘支持向量机是在标准SVM的基础上采用二次损失函数提高求解速度。同时，核函数的参数决定了样本数据在高维特征空间分布的复杂程度，从而影响最优分类超平面的泛化能力。文献[6]提出采用交叉验证的网格搜索法进行参数寻优，有效避免了过学习和欠学习状态的发生。
当需要进一步提高准确率时，必须扩大参数的搜索范围或降低网格的大小，运算复杂度呈指数型增长，运算时间急剧增加[7]。本文借助粒子群算法强大的全局搜索能力对LSSVM的参数进行优化，将训练后LSSVM模型用于模拟电路的故障诊断中。
1 最小二乘支持向量机
最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）是由Suykens于1999年提出的一种新型支持向量机[8]。
该模型将最小二乘线性系统引入到支持向量机中，用二次损失函数代替SVM中的不敏感损失函数，通过损失函数将SVM中的二次寻优转化为求解线性方程组，从而降低了计算的复杂程度。
设有[N]个样本[xi]及其所属类别[y...
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