基于进化神经网络的模拟电路故障诊断

• 作者: 周世官 张云
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 故障诊断 进化神经网络 遗传算法 模拟电路
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 991-993
• 页数: 3页
• 分类号: TN7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4598.2007.08.005

摘要

基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周世官	宁波工程学院电子与信息工程学院	8	34	2.0	5.0
2	张云	山东省科学院自动化所	27	173	9.0	12.0