基于D-S证据和PSO神经网络的电路故障诊断

摘要：

针对传统故障诊断方法在进行电路故障诊断面临的不确定性,提出了一种基于D-S证据和PSO神经网络的故障诊断方法；首先,确定BP神经网络结构,并采用PSO算法对BP神经网络的各参数进行优化以提高诊断的精确性,然后,将PSO神经网络的诊断输出作为证据采用D-S证据合成规则进行融合,并根据阈值来确定具体故障；仿真实验表明,在阈值为0.75和训练目标误差为0.02时,文中的基于D-S证据理论和PSO神经网络的故障诊断模型,能准确地实现模拟电路的故障诊断,降低了系统的不确定性.

关键词：电路、故障诊断、D-S证据、神经网络

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：868-870