基于CS优化神经网络的模拟电路故障诊断

摘要：

针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法(CS-GRNN).选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷乌搜索算法对GRNN进行网络参数优化,利用优化后的CS-GRNN模型进行故障诊断.实验结果表明,较其它诊断方法,CS-GRNN诊断模型只需迭代较少次数就可获得很高的预测精度,平均故障诊断正确率可达97.281 75％,具有明显的优势.

关键词：布谷鸟算法、广义回归神经网络、故障诊断、小波包、特征提取

所属期刊栏目：40

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目YQ17116、YQ16114;广西自然科学青年基金项目2016GXNSFBA380117;桂林市科学研究与技术开发基金项目2016010404-3

在线出版日期：2019-06-27（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：1151-1155