基于粗集约简预处理的模拟电路故障诊断

• 作者: 周世官 张云
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 故障诊断 神经网络 粗集 模拟电路
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与动态
• 页码范围: 116-119
• 分类号: TN7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2010.03.032

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.但将神经网络用于电路故障诊断时,知识具有隐含性,可解释性差,且对输入数据的冗余难以约简,获得每一个训练样本都要进行一次测试或模拟计算,样本花费代价很大,而粗糙集理论作为处理不确定、不完整、不精确知识的有力工具,具有强大的知识约简和定性分析能力.因此,该文提出了对模拟电路的故障特征进行粗集约简预处理研究的智能诊断方法.并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