基于K-均值与WPA-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: 计算机应用研究
• 关键词: 模拟电路 故障诊断 RBF神经网络 小波分解 狼群算法 K-均值
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2704-2706,2710
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.09.033

摘要

针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法.该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值.首先用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,最后得出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,用K-均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率.最终通过两个电路的诊断实例来论述该方法的具体实现过程,验证了用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性.