| 基于改进烟花算法的非线性模拟电路测试激励优化 |
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| 引用本文： | 吴世浩,孟亚峰,王超.基于改进烟花算法的非线性模拟电路测试激励优化[J].中国测试,2019(6):138-145. |
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| 作者姓名： | 吴世浩 孟亚峰 王超 |
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| 作者单位： | 陆军工程大学电子与光学工程系;中国人民解放军63850部队;中国人民解放军65735部队 |
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| 摘 要： | 为增强非线性模拟电路故障诊断中故障模式之间的可辨识性,提高故障诊断率,提出一种基于改进烟花算法的非线性模拟电路测试激励优化方法。该方法首先采用基于Volterra频域核和BP神经网络的方法对非线性模拟电路进行建模,进而针对烟花算法存在寻优速度慢、效率低等问题,对其爆炸算子、变异算子、选择策略等进行改进,采用改进后的烟花算法对非线性模拟电路的测试激励进行寻优,通过电路仿真表明,优化后的信号可有效提高故障可分性,从而提高故障诊断率。
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| 关 键 词： | Volterra级数 BP神经网络 非线性模拟电路 烟花算法 |
Optimizing the test stimulus of the nonlinear analog circuits based on improved firework algorithm |
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