基于分形理論與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬電路故障診斷研究.pdf

1、模擬電路故障診斷經(jīng)過四十多年的發(fā)展，已經(jīng)形成一系列診斷理論和方法，但由于其診斷問題的復雜性使得目前診斷方法的實用性不強。隨著電子技術的發(fā)展，特別是大規(guī)模模擬電路和數(shù)?；旌想娐返陌l(fā)展，對模擬電路故障診斷提出了新的要求，需要探索新的故障診斷理論和方法。 近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡用于模擬電路故障診斷受到了普遍的關注和重視。在故障診斷領域，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡技術的應用代表著一個新的研究方向。本文將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，提出了一種基于聚類模糊神經(jīng)

2、網(wǎng)絡模型的模擬電路故障診斷方法，并闡述了其診斷系統(tǒng)的基本設計思想和算法實現(xiàn)。由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡不需要對象的精確模型，它以分布的方式存儲信息，利用網(wǎng)絡的拓撲結構和權值分布實現(xiàn)非線性映射，在神經(jīng)網(wǎng)絡框架下引入模糊規(guī)則，使網(wǎng)絡中的權值有明顯的意義。對權值的學習采用無監(jiān)督的聚類算法，可避免BP算法極易陷入局部最優(yōu)值的缺點，使得這一方法優(yōu)于傳統(tǒng)的故障診斷方法。仿真實驗表明了該方法在故障診斷準確率和診斷速度上較傳統(tǒng)方法有進一步的提高。 同時，