基于BP網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的模擬電路故障診斷理論和方法.pdf

1、模擬系統(tǒng)故障診斷是一個頗受關(guān)注的前沿課題。其研究經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)形成了一系列的診斷理論和方法，但目前諸診斷方法的實用性并不強(qiáng)。人工智能在故障診斷中的應(yīng)用發(fā)展了智能化診斷技術(shù)，這是當(dāng)前故障診斷技術(shù)發(fā)展的一個重要方向。作為人工智能科學(xué)中的基礎(chǔ)技術(shù)，以并行分布處理為特征的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于自然進(jìn)化思想的遺傳算法已成為智能化診斷技術(shù)研究的熱點。本論文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究。 本文在深入

2、探討傳統(tǒng)模擬電路故障診斷方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等基本原理的基礎(chǔ)上致力于尋求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法。將模擬電路故障診斷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的最新研究成果相結(jié)合，探索一種更為快速有效的模擬電路故障診斷新方法。 文中提出了模擬電路故障診斷的前向多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模型以及基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶功能、容錯性和魯棒性以及很好的非線性映射能力，使這兩種診斷方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的診斷方法。實驗表明這些模型具有智能化程