粒子群算法优化特征和神经网络的模拟电路故障诊断

摘要：

模拟电路受到自身特性和外界环境的影响，故障变化具有非线性、时变性，针对当前模拟电路故障诊断模型的特征和分类器参数不匹配的难题，提出一种粒子群算法选择特征和神经网络的模拟电路故障诊断模型。首先对当前模拟电路故障诊断现状进行分析，指出它们存在的缺陷；然后提取模拟电路故障诊断特征，利用神经网络作为模拟电路故障诊断分类器；最后采用粒子群算法对模拟电路故障特征与神经网络参数进行优化，在Matlab 2012平台进行了仿真实验。结果表明，该模型的模拟电路故障诊断性能要远远优于其他参比模型，具有广泛的应用前景。

关键词：模拟电路、特征选择、故障诊断、神经网络、粒子群算法

所属期刊栏目：39

分类号：TN710.4-34;TP183(基本电子电路)

资助基金：海南省高等学校科学研究重点项目Hnky2015ZD-14；海南省应用技术研发与示范推广专项项目ZDXM2014087；三亚市农业科技创新项目2015KJ15；三亚市院地科技合作项目2015YD16

在线出版日期：2016-11-08（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：140-143