PSO改进算法及其在模拟电路故障诊断中的应用

摘要：

为了改善标准的粒子群算法在模拟电路故障诊断中存在的不足,采用了自适应变异粒子群算法来优化BP神经网络的故障诊断方法.首先对待测电路的可测点的响应信号提取故障特征,并进行小波包分解和归一化从而构建样本集;然后利用粒子群改进算法来优化BP神经网络的权值和阈值,从而实现对待测电路的训练和测试.在针对某电路的故障诊断中发现了该方法的故障诊断时间和诊断率比改进之前有了明显的改善,并且在中心偏差范围为0.3时诊断率达到了99％.

关键词：BP神经网络、粒子群算法、自适应变异、故障诊断、模拟电路

所属期刊栏目：22

分类号：TN4;TP1

在线出版日期：2017-05-18（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：51-54