本文關(guān)鍵詞：模擬電路故障診斷神經(jīng)智能果蠅算法研究　出處：《湖南大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展,人們對電路故障診斷的要求越來越高,一般情況下在一個實際電路系統(tǒng)中,很大一部分電路故障來自模擬電路模塊。據(jù)調(diào)查研究顯示,在電子設(shè)備中約80%以上的電路故障來自模擬電路模塊,伴隨著電路集成化程度越來越高,診斷起來的難度也逐漸加大。但是模擬電路故障診斷的方法卻嚴(yán)重滯后,因此進(jìn)行模擬電路故障診斷的理論和技術(shù)研究不僅具有重要的理論意義,而且具有很高的實用價值。鑒于模擬電路故障存在多樣性和復(fù)雜性,這造成傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已無法滿足診斷的要求,近些年來迅速發(fā)展并在模式識別等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用的集成學(xué)習(xí)和仿生計算相結(jié)合方法為模擬電路故障診斷提供了較好的思路。模擬電路故障診斷的主要任務(wù)是首先提取和選擇有效的故障特征,然后采用有效方法對故障進(jìn)行識別和定位。結(jié)合現(xiàn)代測試技術(shù)、信號處理和模式識別等理論和技術(shù),本文深入研究幾種模擬電路故障診斷方法。論文的主要研究工作及成果如下:(1)介紹了一種由Shannon函數(shù)和Gauss“窗”函數(shù)構(gòu)造的小波,它有更快的收斂速度和很強(qiáng)的逼近能力,因此可以用構(gòu)造小波基函數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)。同時分析了構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)用于模擬電路故障診斷的優(yōu)勢,并給出了故障診斷的一般流程。從實驗仿真結(jié)果看,構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)取得了比較好的收斂性能,獲得了平滑的訓(xùn)練性能曲線,這說明構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)對電路的故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行了有效的學(xué)習(xí),能在很少的迭代步數(shù)內(nèi)達(dá)到指定的性能指標(biāo),但需要指出的是故障診斷準(zhǔn)確率只有94.44%,診斷準(zhǔn)確率有待提升。(2)在構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷方法的基礎(chǔ)上,利用果蠅優(yōu)化算法和構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,建立果蠅構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬故障診斷流程。給每一組果蠅個體隨機(jī)初始方向和距離,然后按照果蠅算法步驟迭代,迭代過程中不停地尋找適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)值,把優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后將測試數(shù)據(jù)代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。通過果蠅算法將每次優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這樣使網(wǎng)絡(luò)收斂速度更快、診斷準(zhǔn)確率變的更高。(3)基于果蠅算法良好的全局尋優(yōu)能力及最小二乘支持向量機(jī)在模式識別方面的優(yōu)越性能,提出了基于FOA--LSSVM模型電路故障診斷方法。經(jīng)過與PSO--LSSVM模型比較,我們發(fā)現(xiàn)雖然二者在數(shù)學(xué)算法存在差異,但是故障診斷模式基本相同,通過實驗也證明了這兩種方法診斷正確率接近,因此認(rèn)為它們都是比較有效、可靠的模擬電路故障診斷方法,在模擬電路故障診斷方面具有廣泛的應(yīng)用前景。(4)借助果蠅算法強(qiáng)大尋優(yōu)功能和混沌的遍歷性、隨機(jī)性等優(yōu)點,提出了一種基于混沌理論和FOA--LSSVM模擬電路故障診斷方法。它是對FOA--LSSVM電路故障診斷方法的進(jìn)一步提升。仿真結(jié)果表明了該方法比FOA--LSSVM電路故障診斷方法的診斷效果更好。
[Abstract]:With the development of modern electronic technology , the demand for fault diagnosis of circuit is getting higher and higher . In general , the fault diagnosis method of analog circuit is very high . ( 3 ) Based on the good global optimization ability and the superiority of least square support vector machine in pattern recognition , a fault diagnosis method based on FOA - LSSVM model is proposed .

【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN710;TP18

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本文編號：1439591