改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

基于量子神经网络的模拟电路的软故障诊断

提出了基于小渡与量子神经网络的客差模拟电路的软故障诊断方法,它能将故障的不确定性数据合理地分配到各类中,从而减少故障检测的不确定度,提高故障检测的诊断率,克服了BP在模糊分类方面的局限性.通过实验,采用QNN与白适应BP神经网络相比,故障诊断率可提高11.11%.     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

基于量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

给出了容差模拟电路软故障诊断的量子神经网络方法,将传统的模拟电路故障诊断方法与量子神经网络结合起来,多层激励函数的量子神经网络不仅具有BP网络所有的优点,还克服了BP网络在模糊分类方面的缺点,即利用量子神经网络对其输入的容错能力在一定程度上克服了模拟元件的参数容差的影响,模拟电路故障的复杂性及广泛非线性也能利用量子神经网络的非线性映射能力加以解决,同时还可对模糊数据进行模糊分类;通过应用量子神经网络,实现了容差模拟电路单软、多软软故障的诊断。     

基于遗传BP网络的模拟电路故障诊断方法及其应用

针对BP网络诊断模拟电路故障时存在网络结构复杂且可能出现误诊断的不足,提出一种小波变换、遗传算法与神经网络相结合的模拟电路故障诊断的新方法.该方法使用节点电压信号经小波变换、主元分析和归一化处理来实现故障特征的提取,以减少信号的冗余;由于BP网络易陷入局部最优,采用遗传箅法来优化BP网络的结构和初始权值分布,使优化后的神经网络具有较好的收敛性能.最后结合电路实例,对文中提出诊断方法的原理与实现进行了较深入的分析,建立了该方法的测试系统,并通过工程应用效果进一步验证了文中方法的正确性.     

一种基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种采用小波分析与遗传算法相结合的模糊神经网络对模拟电路进行故障诊断的新方法。该方法采用基于小波分析的主成分分析方法对网络的训练样本进行预处理,提取优化向量后利用遗传算法对模糊神经网络进行训练。对两个模拟电路的诊断实例表明该方法故障覆盖率高,并能有效诊断出同类方法误诊的故障类型。     

基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

大规模的数模混合电路所含故障模式众多,电路故障状态复杂,且易发生传播,因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题,提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先,在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播,并将故障源和故障传播源"模块化";然后,通过子电路的异常检测模型进行一级定位,缩小故障原因集合,确定故障模块;最后,利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位,实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明,MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率,在定位准确率方面提高了至少8个百分点,其性能优于传统BP神经网络等方法。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。