基于概率神经网络的容差电路故障诊断

摘要：

容差模拟电路故障的多样性使得神经网络训练样本数量增加,BP网络结构趋于复杂,训练速度降低.针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于概率神经网络(PNN)的容差模拟电路故障诊断方法,与传统的BP网络模型相比,该方法具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点.仿真实验表明:诊断过程快速,结果准确而且对软故障也有较高的识别能力.

关键词：概率神经网络、容差、故障诊断、蒙特卡罗分析

所属期刊栏目：24

分类号：TP183;TP206+.3(自动化基础理论)

资助基金：基于多元信息智能融合的模拟电路在线故障诊断研究;颁发部门:国家自然科学基金委员会60673084;基于多层融合模式的模拟电路智能故障诊断方法研究;颁发部门:湖南省自然科学基金委员会06JJ3075

在线出版日期：2009-03-13（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：145-146,152