模拟电路在小波能量描述下的Hopfield神经网络故障诊断方法

摘要：

针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法.在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应通过小波包完整分解,各尺度小波系数的能量值由一个新定义的能量函数进行计算;由小波能量值所构成的理想与实测故障特征向量经能量编码后被分别作为联想记忆的记忆原型与记忆起始点,在自联想记忆驱动下,实测模拟电路故障的编码被Hopfield神经网络准确分类.数值实验结果表明新方法对具有微弱幅值响应的硬故障与具有较大幅值响应的软故障采取的故障特征预处理效果较好,新定义的能量函数与编码规则对模拟电路的故障诊断准确性影响显著.

关键词：故障诊断、模拟电路、小波包分析、能量计算、Hopfield神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：重庆市科技创新人才培养项目cstc2013kjrc-qnrc40005;重庆邮电大学引进人才启动基金A2013-07;重庆市教委科学技术研究项目KJ1400404,KJ110521

在线出版日期：2014-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：136-146