模擬電路故障診斷神經(jīng)智能果蠅算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展，人們對電路故障診斷的要求越來越高，一般情況下在一個實際電路系統(tǒng)中，很大一部分電路故障來自模擬電路模塊，據(jù)調(diào)查研究顯示，在電子設(shè)備中約80％以上的電路故障來自模擬電路模塊，伴隨著電路集成化程度越來越高，診斷起來的難度也逐漸加大。但是模擬電路故障診斷的方法卻嚴(yán)重滯后，因此進行模擬電路故障診斷的理論和技術(shù)研究不僅具有重要的理論意義，而且具有很高的實用價值。鑒于模擬電路故障存在多樣性和復(fù)雜性，這造成傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已無

2、法滿足診斷的要求。近些年來迅速發(fā)展并在模式識別等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用的集成學(xué)習(xí)和仿生計算相結(jié)合方法為模擬電路故障診斷提供了較好的思路。模擬電路故障診斷的主要任務(wù)是首先提取和選擇有效的故障特征，然后采用有效方法對故障進行識別和定位。結(jié)合現(xiàn)代測試技術(shù)、信號處理和模式識別等理論和技術(shù)，本文深入研究幾種模擬電路故障診斷方法。論文的主要研究工作及成果如下：
　?。?）詳細(xì)介紹了一種由Shannon函數(shù)和Gauss“窗”函數(shù)構(gòu)造的小波，它有更快的

3、收斂速度和很強的逼近能力，因此可以用構(gòu)造小波基函數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵函數(shù)。同時分析了構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)用于模擬電路故障診斷的優(yōu)勢，并給出了故障診斷的一般流程。從實驗仿真結(jié)果看，構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)取得了比較好的收斂性能，獲得了平滑的訓(xùn)練性能曲線，這說明構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)對電路的故障數(shù)據(jù)集進行了有效的學(xué)習(xí)，能在很少的迭代步數(shù)內(nèi)達到指定的性能指標(biāo)，但需要指出的是故障診斷準(zhǔn)確率只有94.44%，診斷準(zhǔn)確率有待提升。
　?。?）在構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診

4、斷方法的基礎(chǔ)上，利用果蠅優(yōu)化算法和構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，建立果蠅構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬故障診斷流程。給每一組果蠅個體隨機初始方向和距離，然后按照果蠅算法步驟迭代，迭代過程中不停地尋找適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)值，把優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后將測試數(shù)據(jù)代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測試。通過果蠅算法將每次優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣使網(wǎng)絡(luò)收斂速度更快、診斷準(zhǔn)確率變的更高。
　?。?）基于果蠅算法良好的全局尋優(yōu)能力

5、及最小二乘支持向量機在模式識別方面的優(yōu)越性能，本文提出基于FOA--LSSVM模型電路故障診斷方法。經(jīng)過與PSO--LSSVM模型比較，我們發(fā)現(xiàn)雖然二者在數(shù)學(xué)算法存在差異，但是故障診斷模式基本相同，診斷精度接近。通過實驗也證明了這兩種方法診斷正確率接近，它們都是比較有效、可靠的模擬電路故障診斷方法，在模擬電路故障診斷方面具有廣泛的應(yīng)用前景。
　?。?）借助果蠅算法強大尋優(yōu)功能和混沌的遍歷性、隨機性等優(yōu)點，提出了一種基于混沌理論和F