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A.K. Adel Mohsen M.F. Abu El-Yazeed 《AEUE-International Journal of Electronics and Communications》2004,58(3):212-217
The paper addresses the problem of fault diagnosis of analog circuits based on dictionary approach. The proposed approach first identifies an adequate set of test frequencies to optimize the process of detection and isolation of simulated fault scenarios. The circuit under test (CUT) is then excited by an input stimulus composed of a set of sinusoidal waveforms with the selected test frequencies. The circuit response, at different fault scenarios, is preprocessed by an autoregressive moving average (ARMA) model to yield a set of features formulating the fault dictionary. Collected features are utilized to train and test a back-propagation (BP) neural network (NN) based classifier. Demonstrative results from soft fault simulation of two active circuit examples prove the excellent effectiveness of the proposed algorithm. 相似文献
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传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。 相似文献
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针对矿用刮板输送机的故障诊断问题,提出一种基于GA-BP神经网络的故障诊断方法。为了避免BP神经网络易陷入局部最小值、隐含层节点数难确定等问题,这里首先根据经验公式缩小隐含层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐含层节点数;进而根据遗传算法具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值。研究表明经经验公式寻找最优隐含层节点数后,再将遗传算法与BP神经网络结合可以有效地解决神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小等问题,提高了刮板输送机传动部的故障诊断精度。通过仿真实验验证了文中方法的有效性。 相似文献
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针对模拟集成电路软故障诊断的难题,提出了基于分数阶相关的方法。首先,利用分数阶小波包将待测试电路(CUT)的Volterra级数进行分解,计算出分数阶相关函数。然后,用得到的分数阶相关函数构造出待测试电路的故障特征。通过对故障特征的比较,可以将待测试电路的各种软故障状态进行辨识并对故障实现定位。标准电路的仿真实验描述了这一方法并验证了该方法对模拟集成电路软故障诊断的有效性。 相似文献
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在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。 相似文献
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为实现LCD显示器的光谱特征化,本文提出一种基于遗传算法优化(Genetic Algorithm,GA)的BP神经网络(GABP)结合PCA(Principal component analysis)的光谱特征化模型。首先对显示器色空间进行子空间划分,同时采用PCA对光谱数据进行降维,接着在各子空间中采用遗传算法对BP神经网络的权值阈值进行优化,建立显示器驱动值与光谱数据之间的神经网络模型,实现了显示器的光谱特征化。实验结果表明子空间划分后,在子空间中进行模型参数的优化有利于模型整体精度的提高,GA的优化有效改善了BP神经网络的极值问题,提高了模型的精度,PCA在不影响模型精度的同时提高了算法的运行效率。由此说明该模型是一种高精度显示器特征化模型。 相似文献
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容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现 总被引:1,自引:3,他引:1
提出了基于SOFM神经网络的容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现。该方法将网络撕裂法和SOFM神经网络相结合进行故障测试.并运用所设计的模糊逻辑神经网络系统判断测试条件,定位容差模拟电路的子网络级故障。仿真试验表明该方法故障定位精确度高。撕裂迅速,有利于大规模容差模拟电路故障诊断的实现。 相似文献
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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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BP网络是模拟电路故障诊断中应用十分广泛的一种神经网络。针对传统BP算法的误差下降缓慢,调整时间长,甚至容易陷入局部极小点而不能自拔等局限性,提出用弹性算法与BP网络相结合的方法,并结合某型雷达装备的具体电路,运用该方法建模、仿真。实验结果表明,采用弹性算法结合后的BP网络误差收敛稳定,训练速度快,在克服传统BP算法的局限性上效果显著,为新型雷达装备的故障诊断和维修提供了一种方法,具有特定的实用意义。 相似文献
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Aiming at the accuracy and error correction of cloud security situation prediction, a cloud security situation
prediction method based on grey wolf optimization (GWO) and back propagation (BP) neural network is proposed.Firstly, the adaptive disturbance convergence factor is used to improve the GWO algorithm, so as to improve theconvergence speed and accuracy of the algorithm. The Chebyshev chaotic mapping is introduced into the positionupdate formula of GWO algorithm, which is used to select the features of the cloud security situation prediction dataand optimize the parameters of the BP neural network prediction model to minimize the prediction output error.Then, the initial weights and thresholds of BP neural network are modified by the improved GWO algorithm toincrease the learning efficiency and accuracy of BP neural network. Finally, the real data sets of Tencent cloudplatform are predicted. The simulation results show that the proposed method has lower mean square error (MSE)and mean absolute error (MAE) compared with BP neural network, BP neural network based on genetic algorithm(GA-BP), BP neural network based on particle swarm optimization (PSO-BP) and BP neural network based onGWO algorithm (GWO-BP). The proposed method has better stability, robustness and prediction accuracy. 相似文献
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基于CPLD和BP算法的模拟电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
由于模拟电路故障诊断本身的复杂性,目前已提出了很多相关的理论和算法。文中采用一种理论上比较成熟的人工神经网络BP算法,利用CPLD运算速度快、接口灵活等特点,提出了按层次化的设计方法建立神经网络的硬件模型,构造了基于CPLD的BP神经网络,并在此基础上实现了模拟电路故障诊断算法,相对于传统的故障字典法速度更快、效率更高。 相似文献
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A new neural network-based analog fault diagnosis strategy is introduced. Ensemble of neural networks is constructed and trained
for efficient and accurate fault classification of the circuit under test (CUT). In the testing phase, the outputs of the
individual ensemble members are combined to isolate the actual CUT fault. Prominent techniques for producing the ensemble
are utilized, analyzed and compared. The created ensemble exhibit high classification accuracy even if the CUT has overlapping
fault classes which cannot be isolated using a unitary neural network. Each neural classifier of the ensemble focuses on a
particular region in the CUT measurement space. As a result, significantly better generalization performance is achieved by
the ensemble as compared to any of its individual neural nets. Moreover, the selection of the proper architecture of the neural
classifiers is simplified. Experimental results demonstrate the superior performance of the developed approach. 相似文献