RBF神经网络在电路故障诊断中的应用研究

摘要：

电路系统在工业控制中起着极其重要的应用,随着电路越来越复杂,电路各节点间的关系呈现非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题.利用RBF( radical basis function)神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,来实现对电路系统的故障分类.通过RBF与BP方法的比较及实例分析可得出结论,RBF可以很精确地确定电路中的故障来源,在对电路故障诊断能力方面具有较多的优越性.

关键词：RBF神经网络、故障诊断、电路、非线性

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：97-100