一种基于量子神经网络的模拟电路故障诊断方法

• 作者: 何怡刚 张朝龙 袁莉芬 陈立平
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 峭度 熵 量子神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2015.02.013

摘要

针对模拟电路中部分故障类别发生重叠的特点，提出了一种基于量子神经网络算法的模拟电路故障诊断方法。在被测电路输出端采集时域响应信号，计算其峭度和熵，作为特征量，并应用量子神经网络算法对模拟电路的各个不同的故障类别进行辨别。实验结果表明，构建的神经网络具有简单的网络结构，且故障诊断正确率较高，达到99.62%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张朝龙	合肥工业大学电气与自动化工程学院	30	240	9.0	14.0
3	何怡刚	合肥工业大学电气与自动化工程学院	175	1119	17.0	26.0
4	袁莉芬	合肥工业大学电气与自动化工程学院	22	156	6.0	12.0
7	陈立平	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	4	1.0	1.0