基于遗传粒子群算法的模拟电路故障诊断方法研究

• 作者: 张彦斌 温晋华 祁涛
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 遗传粒子群算法 小波包分解 模拟电路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3940-3942,4022
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.009

摘要

针对模拟电路故障模式复杂多样的特点,提出一种基于小波包分解、归一化处理、遗传粒子群优化算法(GAPSO)和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法;该方法使用小波包分解重构获取各尺度函数空间上的能量特征信息作为特征向量输入神经网络进行训练和诊断;利用遗传粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效克服BP神经网络极易陷入局部极小等缺陷;通过Multisim仿真电路实例,比较GAPSO-BP和BP神经网络的诊断结果,得知GAPSO-BP神经网络能够较为有效地实现模拟电路的故障诊断,具有一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彦斌	军械工程学院火炮工程系	37	288	7.0	16.0
2	温晋华	军械工程学院火炮工程系	9	22	2.0	4.0
3	祁涛	军械工程学院火炮工程系	5	18	2.0	4.0