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基于案例库推理法的模拟电路故障诊断技术研究
引用本文:顾凡一,王友仁,黄三傲,姚睿,张砦,崔江. 基于案例库推理法的模拟电路故障诊断技术研究[J]. 计算机测量与控制, 2005, 13(9): 921-923
作者姓名:顾凡一  王友仁  黄三傲  姚睿  张砦  崔江
作者单位:南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
基金项目:航空科学基金资助项目(04I52068),国家自然科学基金资助项目(60374008),南京航空航天大学科研创新基金资助项目(S0271-033)
摘    要:
针对目前模拟电路故障诊断中的技术难点,提出了基于案例库推理法(CBR)的模拟电路故障诊断方法.利用K个最邻近法(K Nearest Neighbors: KNN)来解决模拟电路故障诊断中的案例分类与提取,提出了应用粒子群算法(Particle Swarm Optimization:PSO)来优化KNN中权值参数的新方法.通过应用实例分析,证明了所提出的新故障诊断方法相比传统的故障诊断方法来说具有简单、聚类性好、诊断精度高的优点.

关 键 词:模拟电路  故障诊断  CBR  KNN  PSO
文章编号:1671-4598(2005)09-0921-03
修稿时间:2004-11-13

New Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on Case-based Reasoning
Gu Fanyi,Wang Youren,Huang Sanao,Yao Rui,Zhang Zhai,Cui Jiang. New Method for Analog Circuit Fault Diagnosis Based on Case-based Reasoning[J]. Computer Measurement & Control, 2005, 13(9): 921-923
Authors:Gu Fanyi  Wang Youren  Huang Sanao  Yao Rui  Zhang Zhai  Cui Jiang
Abstract:
Case-based reasoning(CBR) was applied to the diagnosis of the analog circuit faults.This paper focuses on the application of K Nearest Neighbors(KNN) to solve the classification of the cases and extract the case similar to the on-diagnosing circuit.A new method,adopting PSO to optimize the coefficients of KNN was presented.Then,the information got from the case was used to judge the state of the on-diagnosing circuit.As experiments have shown,this method can turn out higher-quality results compared with traditional methods.
Keywords:analog circuits  fault diagnosis  CBR  KNN  PSO
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