模拟电路故障诊断的神经网络模型研究

• 作者: 孟江 安坤 王晨曦
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 反向传播网络 径向基函数网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 232-237
• 分类号: TP183
• 字数: 4493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2010.03.006

摘要

对一类较典型的模拟电路进行了神经网络的研究和建模,分别建立了基于反向传播BP网络、径向基函数RBF网络和支持向量机SVM的故障诊断模型,分析和比较了3类模型在电路故障中的不同性能,并提出不同模型在诊断过程中对应不同故障诊断策略的观点.结果表明:SVM模型的诊断精度较高,在处理不确定信号时SVM和RBF模型表现为"视低"策略,而BP模型表现为"视高"策略,这为实际电路故障诊断模型的选择提供了一定的研究依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟江	中北大学机械工程与自动化学院	18	26	3.0	4.0
2	安坤	中北大学信息与通信工程学院	15	33	3.0	5.0
3	王晨曦		1	3	1.0	1.0