基于Elman神经网络的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路的软故障,文中提出了一种基于改进Elman神经网络与提高特征向量有效性相结合的诊断方法。该方法对不同情况下的输出信号进行3次小波分析,形成8维的特征向量,再与改进的Elman神经网络结合进行分类与诊断。将改进Elman神经网络应用于非线性模拟电路故障诊断中可提高其诊断率与分类率。文中对其诊断方法进行了实验对比测试,结果表明,该方法提高了诊断性能,其诊断率与分类率分别为92.5%和83%。