【摘 要】
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模拟电路中,受器件容差、非线性、温漂等因素的影响,始终无法建立一个统一、有效的故障模型,导致传统的诊断方法效率低下。神经网络在并行分布式处理、自适应、联想记忆等方
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模拟电路中,受器件容差、非线性、温漂等因素的影响,始终无法建立一个统一、有效的故障模型,导致传统的诊断方法效率低下。神经网络在并行分布式处理、自适应、联想记忆等方面有出色的能力,给模拟电路故障诊断带来了新的生机。本文卞要以解决模拟电路的软故障诊断为目的,提出一种基于粒子群算法的模拟电路故障诊断方法：用信息熵描述电路故障状态的不确定性,建立目标函数,结合粒子群算法搜索携带最多故障信息的最优特征子集,构造神经网络的样本集,训练RBF神经网络,用训练好的神经网络实现对电路故障的诊断。实验结果表明,用粒子群算法搜索到的特征集训练的神经网络,诊断效率高达95%,验证了这种诊断方法的可行性。
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