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基于遺傳粒子群算法的模擬電路故障診斷方法研究
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作者:
作者單位:

軍械工程學(xué)院 火炮工程系,軍械工程學(xué)院 火炮工程系,軍械工程學(xué)院 火炮工程系

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

TP391.4

基金項目:

總裝通用裝備保障部(裝通XXXX號)


Analog circuit fault diagnosis based on genetic particle swarm optimization algorithm(GAPSO)
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    摘要:

    提出一種基于小波包分解、歸一化處理、遺傳粒子群優(yōu)化算法(GAPSO)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相結合的模擬電路故障診斷新方法。該方法使用小波包分解獲取各尺度函數空間上的能量特征信息作為特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。利用遺傳粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權值和閥值,有效克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )極易陷入局部極小等缺陷。通過(guò)Multisim仿真電路實(shí)例,比較GAPSO-BP和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷結果,驗證了該方法的有效性。

    Abstract:

    This paper puts forward a new method of analog circuit fault diagnosis based on the combination of wavelet packet decomposition, the normalized processing, GAPSO and BP neural network. The method, adapting wavelet packet decomposition, obtains each scale energy characteristics information from function space as its vector to put in the neural network. It uses GAPSO to optimize the weights and thresholds of BP, which can effectively overcome the defects of BP neural network such as easy to fall into local minimum. Taking Multisim simulation circuit as an example, the effectiveness of the proposed method is verified by the comparing of the GAPSO-BP and BP result.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

祁 濤,張彥斌,蔣有才.基于遺傳粒子群算法的模擬電路故障診斷方法研究計算機測量與控制[J].,2015,23(12):31.

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  • 收稿日期:2015-06-01
  • 最后修改日期:2015-06-30
  • 錄用日期:2015-07-01
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-01-08
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