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提出了一种将遗传算法(GA)、神经网络与小波变换相结合对非线性模拟电路进行故障诊断的方法;分析了传统BP型神经网络在非线性模拟电路故障诊断中存在的缺陷;提出了一种新的解决方法--利用小波变换对非线性电路故障信号进行预处理,对故障信号中的冗余信息进行剔除,然后利用遗传算法优化BP网络参数,如网络权值、阈值等.利用该方法对非线性电路进行故障诊断,有利于提高神经网络对电路故障诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高故障诊断的精度与速度.实验结果表明,该方法是可行的. 相似文献
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文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。 相似文献
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介绍了应用小波变换法与BP神经网络相结合实现模拟电路故障诊断的方法。应用小波变换法作为故障信号的预处理器,提取故障特征量,减小了BP神经网络的规模。该方法提高了神经网络收敛的速度以及故障类别识别的准确度,具有一定的应用价值。 相似文献
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《电子科技文摘》2006,(10)
0626036PHS接收芯片中的限幅放大器与接收信号强度探测器的设计〔刊,中〕/万艳//中国集成电路.—2006,15(5).—40-43,46(C2)0626037Formality在rtl-gate等价性验证中的应用〔刊,中〕/鲁斌//中国集成电路.—2006,15(5).—32-35(C2)0626038一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法〔刊,中〕/谢涛//桂林电子工业学院学报.—2006,26(6).—166-169(D)结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进… 相似文献
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小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。 相似文献
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对故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种新的特征选取方法:在模拟电路的时域响应中对其进行小波变换,并对变换得到的高频细节系数统计平均值、标准偏差、峭度、熵和偏斜度等统计特征,并建立以支持向量机为分类器的故障诊断系统。以两种常见电路为例,实验结果表明,提出方法对常见电路进行故障诊断,准确率得到提升,精度达到99%以上,优于传统单纯小波系数分析方法,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种局域均值分解(LMD)与SVM相结合的新算法。该算法运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),通过提取电路正常和故障状态的特征,运用SVM对其分类,获得诊断效率。仿真实验结果表明,该方法对模拟电路的故障诊断精度达到98%以上,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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混合电路待测数据受限,存在故障诊断速度较慢、效率有限等问题,提出了一种基于动态电流测试结合支持向量机的混合电路故障诊断方法,其基本思想是运用小波分解提取混合电路动态电流的有效信息,再融合SVM进行故障诊断。采用标准样本Iris数据集研究、确定了多类支持向量机的算法,采用高斯径向基核函数,运用改进的网络搜索方法进行了粗搜索和细搜索,以确定出SVM的最佳参数对。PSPICE及MATLAB软件对混合电路实例的仿真表明,该方法模式识别能力较强,可改善BP神经网络的收敛速度慢和容易陷入局部极小值等不足,适用于混合电路故障的快速准确诊断。 相似文献
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BP网络改进及在电路故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文根据BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求,提出了一种利用BP神经网络对电路进行故障诊断的方法。该方法应用自行改进的BP抑经网络,建立了故障识别系统,并对模拟电路故障诊断进行了实例实现,计算机仿真结果良好。 相似文献
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针对BP神经网络易存在局部最小,收敛速度较慢的缺点,研究设计了一种基于Elman神经网络的敝障诊断器,建立了E1man神经网络及基于该网络的故障诊断器结构模型;利用某实际电路测试数据,训练并检测该故障诊断器的效能,试验结果表明该故障诊断器有较高的准确性和可靠性,具有工程使用价值。 相似文献
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基于BP神经网络的大规模电路模块级故障快速诊断方法 总被引:7,自引:0,他引:7
根据大规模电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂搜索方法,采用基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP神经网络)记载多次撕裂信息,提出了一种新型基于BP神经网络的大规模电路模块级快速诊断方法。该方法能快速有效地并行处理定位故障模块,具有测前工作量小,实时诊断性强等优点。 相似文献