基于自适应粒子群的模拟电路故障诊断

• 作者: 张松兰
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 神经网络 故障诊断 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 901-906
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TN707
• 字数: 3531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2015.06.016

摘要

为了加快模拟电路故障优化算法收敛性和优化效率，采用了一种基于自适应粒子群算法的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征，借助于遗传变异的思想在粒子群算法中引入“变异”理念，然后使用自适应的粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数，实现模拟电路的故障诊断。仿真结果表明，利用自适应粒子群算法与传统的粒子群算法相比，其训练步数明显加快，扩大算法的搜索范围，从而有效提高了网络的训练速度和优化精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张松兰		18	108	6.0	9.0