基于神经网络与证据理论的模拟电路故障诊断

• 作者: 何怡刚 彭敏放 王耀南
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障定位 神经网络 证据理论 决策融合 模拟电路
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TN431.1
• 字数: 3844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2005.01.009

摘要

论述了利用多类电量测试信息、应用神经网络与D-S证据理论实现模拟电路故障诊断的基本原理,提出了一种基于可测点电压与不同测试频率下的电路增益经决策层信息融合的故障诊断新方法.分别利用此两类测试信息,各用一个独立的改进BP网络对电路进行初步诊断,再运用所提融合诊断算法实现故障定位.模拟实验结果表明:所提方法对硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障定位准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	彭敏放	湖南大学电气与信息工程学院	84	962	19.0	26.0
3	何怡刚	湖南大学电气与信息工程学院	426	5127	34.0	51.0