基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

• 作者: 丁鹏 颜学龙 马峻
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 RBF神经网络 小波分解 狼群算法
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0182

摘要

提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断.该方法包括Haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用狼群算法优化RBF神经网络.用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据.针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,使用狼群算法来优化训练RBF神经网络,以提高网络训练稳定性与诊断成功率.通过两个电路的诊断实例,来论述这些方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性.