基于AdaBoost与GABP的模拟电路软故障诊断方法

针对容差模拟电路软故障诊断精度较低的问题,提出了一种基于AdaBoost与GABP的组合分类器诊断方法;首先,在Pspice中对故障模式进行Monte-Carlo分析,并利用波形有效点提取法提取故障特征,在此基础上,做归一化处理构建神经网络的原始样本;其次,利用GA算法与L-M算法组合优化BP网络构建GABP分类器;最后,利用AdaBoost算法对GABP单分类器进行迭代提升,构建AdaBoost-GABP组合分类器;诊断实例的结果表明,该方法比传统的单分类器诊断方法具有更高的诊断精度、更低的绝对误差,能够克服单分类器容易陷入局部最优,诊断结论不可信的缺陷。