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作者：万军;王秋勇;高书苑;
单位：常州大学机械与轨道交通学院;
摘要：为了提高模拟电路故障诊断的准确率，提出一种基于多特征融合和改进的河马优化（IHO）算法优化核极限学习机（KELM）的故障诊断方法。首先，结合统计特征与加权马氏距离特征构造多特征融合的特征集；其次，在河马优化算法的基础上引入Sobol序列来初始化种群，并且加入动态莱维步长、正余弦算法振荡性与柯西分布随机性策略实现对HO的改进；最后，利用IHO对KELM的正则化参数（C）与核函数参数（g）寻优，以此建立IHO-KELM故障诊断模型，并且用BUCK电路进行仿真实验，验证方法的可行性与高效性。仿真实验结果表明，对比其他方法，所提方法显著提高了模拟电路故障的诊断准确率和效率。
关键词：模拟电路;;故障诊断;;河马优化算法;;核极限学习机;;加权马氏距离;;多特征融合
基金资助：国家自然科学基金青年基金项目(52105541);; 常州市领军型创新人才引进培育项目C类(CQ20210082)
