本文關(guān)鍵詞：PSO改進算法及其在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：為了改善標準的粒子群算法在模擬電路故障診斷中存在的不足,采用了自適應(yīng)變異粒子群算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。首先對待測電路的可測點的響應(yīng)信號提取故障特征,并進行小波包分解和歸一化從而構(gòu)建樣本集;然后利用粒子群改進算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,從而實現(xiàn)對待測電路的訓練和測試。在針對某電路的故障診斷中發(fā)現(xiàn)了該方法的故障診斷時間和診斷率比改進之前有了明顯的改善,并且在中心偏差范圍為0.3時診斷率達到了99%。
【作者單位】： 河海大學能源與電氣學院;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 自適應(yīng)變異 故障診斷 模擬電路
【分類號】：TN710;TP18
【正文快照】： 0引言電子設(shè)備的電路故障診斷一般分為數(shù)字和模擬兩個主要組成部分。數(shù)字電路大約占電子設(shè)備的80%,但由于數(shù)字電路的集成度較高,故發(fā)生故障的可能性比較小。與之相比,實際工程中80%的故障都來自于模擬電路,可是由于模擬電路的復雜性,針對其故障檢測和診斷技術(shù)的發(fā)展仍舊比較緩，

本文編號：681828