基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

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.

关键词：模拟电路、故障诊断、RBF神经网络、小波分解、狼群算法

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金重点项目2015GXNSFDA139003;广西自动检测技术与仪器重点实验室基金YQ14115, YQ17101

在线出版日期：2017-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156