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在检测和诊断模拟电路的故障中,为了解决传统的BP神经网络初始权值和阈值是随机选取的,容易陷入局部最小值,出现不收敛或收敛速度慢的缺点,文中提出了采用粒子群算法来优化传统BP网络的方法。首先利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,然后再由改进的BP算法进行训练仿真。通过和在单一改进BP算法下训练的诊断仿真结果进行对比,可以发现通过粒子群算法优化后的神经网络改善了网络不收敛的缺陷,在训练速度以及诊断正确率上都有所提高。 相似文献
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基于神经网络的模拟电路故障诊断优化近似方法 总被引:2,自引:1,他引:1
本文提出了线性电阻电路故障诊断的一种神经网络优化方法。其基本思想是应用Hopfield网络原理来处理L1范数问题,以此来进行诊断。对实例的计算证明此法是可行的。 相似文献
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基于神经网络的模拟电路故障诊断研究 总被引:6,自引:3,他引:3
针对模拟电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法.通过故障字典的建立,选择电路的最佳测试节点,电路故障响应进行预处理后得到故障特征向量,再输入到神经网络实现电路故障诊断.仿真结果表明:该方法有效地解决了模拟电路辨识难的问题,具有更好的故障分辨率,取得了满意的诊断效果. 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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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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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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为检测和诊断电力电子电路中的故障,获得更高的诊断精确度,提出粒子群算法优化RBF神经网络的故障诊断方法.与基本RBF神经网络相比,粒子群RBF神经网络可以提高系统的收敛速度和精度.把通过特征提取获得的电力电子电路故障特征量作为神经网络的输入,利用训练好的粒子群优化后的RBF神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,实际输出与期望输出基本吻合,具有良好的分类效果,能够提高诊断精确度,对于电力电子电路的故障诊断是一种有效的方法. 相似文献
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Mourad Fakhfakh Yann Cooren Amin Sallem Mourad Loulou Patrick Siarry 《Analog Integrated Circuits and Signal Processing》2010,63(1):71-82
This paper details the Particle Swarm Optimization (PSO) technique for the optimal design of analog circuits. It is shown
the practical suitability of PSO to solve both mono-objective and multiobjective discrete optimization problems. Two application
examples are presented: maximizing the voltage gain of a low noise amplifier for the UMTS standard and computing the Pareto
front of a bi-objective problem, maximizing the high current cut off frequency and minimizing the parasitic input resistance
of a second generation current conveyor. The aptness of PSO to optimize difficult circuit problems, in terms of numbers of
parameters and constraints, is shown. 相似文献
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In this paper, an analog circuit fault diagnosis method using a noise measurement and analysis approach is suggested. Compared to the conventional circuit fault diagnosis methods, this method can discover hidden and early circuit fault caused by the device defects. Since circuit fault diagnosis is more difficult than device-defect detection, in this paper the circuit output noise calculation, the comparison between the normal and failure conditions and the circuit fault diagnosis method have been discussed. Finally, an example of an active filter circuit fault diagnosis has been given by using this method. 相似文献
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《现代电子技术》2017,(3)
为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。 相似文献