發(fā)布時間：2018-05-21 01:03

  本文選題：模擬電路 + 故障診斷��； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2017年19期

【摘要】：提出了一種新的方法來進行模擬電路故障診斷。該方法包括Haar的小波分解,對數(shù)據(jù)的歸一化處理,以及用狼群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用Haar小波對所得的電路原始故障數(shù)據(jù)集進行變換,然后對變換后的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,最終得出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的輸入數(shù)據(jù)。針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層節(jié)點中心、基函數(shù)寬度及權(quán)值選取困難問題,使用狼群算法來優(yōu)化訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定性與診斷成功率。通過兩個電路的診斷實例,來論述這些方法的具體實現(xiàn)過程,驗證用該方法進行模擬電路故障診斷的可行性。
[Abstract]:A new method for analog circuit fault diagnosis is proposed. The method includes wavelet decomposition of Haar, normalization of data, and optimization of RBF neural network with wolf swarm algorithm. The original circuit fault data set is transformed by Haar wavelet, and the transformed data is normalized. Finally, the input data for RBF neural network training is obtained. In order to improve the training stability and diagnostic success rate of RBF neural network, it is difficult to select the center of hidden layer node, the width of basis function and the weight value of the hidden layer node, so as to optimize the training of RBF neural network by using wolf swarm algorithm. Through two examples of circuit diagnosis, this paper discusses the realization process of these methods, and verifies the feasibility of using this method in analog circuit fault diagnosis.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)CAT實驗室;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金重點項目(No.2015GXNSFDA139003) 廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點實驗室基金(No.YQ14115,No.YQ17101)
【分類號】：TN710;TP18

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本文編號：1917026