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基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模拟电路故障诊断方法.这种方法采用脉冲信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,应用径向基函数神经网络的分类能力强、学习速度快等优点进行故障诊断.结果显示,基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法学习速度快,故障诊断率高.是一种有效的故障诊断方法. 相似文献
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基于粒子群优化径向基神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为检测和诊断模拟电路中的故障,提出粒子群算法优化RBF神经网络的故障诊断方法,即把通过特征提取获得的模拟电路故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群优化后的RBF神经网络进行故障诊断. 结果表明,该方法具有良好的分类效果,能够提高诊断精确度,对于模拟电路的故障是一种有效的诊断方法. 相似文献
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基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断 总被引:4,自引:4,他引:4
为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法.首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1~5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集.然后将特征集输入集成支持向量机,实现对不同故障类型进行识别.将该方法应用于Sallen-Key带通和4运放双二次高通滤波电路进行故障诊断实验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和集成K-NN分类器有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高. 相似文献
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针对瓦斯传感器故障诊断时,存在提取的样本数据空间维数大、诊断实时性差、诊断结论的识别能力低和存在不确定性的问题,提出了一种基于主元分析(PCA)-神经网络和D-S证据理论集成的故障诊断策略。使用主元分析方法对高维故障样本空间数据进行降维,再结合神经网络分类器进行故障模式识别。并且运用DS证据理论对神经网络分类器的故障诊断结果进行数据融合。仿真实验表明:该诊断方法改善了神经网络对瓦斯传感器故障诊断准确率的同时提高了诊断速度,并且降低了故障结论的不确定性以及提高了结论的识别与决策能力。 相似文献
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针对传统故障字典法需要精确先验知识且不适合大规模故障诊断的缺点,提出了一种基于粗糙集和BP神经网络的模拟电路故障诊断新方法。首先进行样本数据采集和预处理,并使用定义的粗糙集差别矩阵算法矩阵法对数据进行属性简约,删除冗余信息,得到简约后的特征向量。然后,将简约后的特征向量作为BP神经网络的输入进行训练,最后,将训练好的BP神经网络模型用于故障诊断。仿真实验表明,文中的基于粗糙集属性简约和BP神经网络训练的故障诊断模型,具有较小的训练误差和较高的诊断精度。 相似文献
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基于随机投影和NB网络的模拟电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对模拟电路故障诊断中故障类型复杂多样、典型故障信息难以获取以及易受噪声、温度等环境影响的难题,提出一种基于随机投影和朴素贝叶斯网络的模拟电路故障诊断方法。该方法首先提取模拟电路故障信息,并利用随机投影算法降维后获取模拟电路故障特征向量,然后通过朴素贝叶斯分类器诊断模型识别模拟电路各个故障。通过对CSTV滤波器电路、四运放双二次高通滤波器电路和实际Sallen-Key带通滤波器电路的实验结果分析表明,相对于传统的模拟电路故障诊断方法,该方法表现出更优的故障诊断性能,并具有更强的抗干扰能力。 相似文献