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CNP神经网络在非线性电路故障诊断中的应用

作 者:蔡明学 来自:2016年第2期"研究与设计" 阅读 20668

摘 要:本文通过对对偶传播神经网络电路故障诊断方法的研究和分析。通过CPN神经网络建立起信息融合中心,并通过算法对多传感器采集的数据进行信息融合,从而减少了电路故障诊断的不确定性。本文通过改进 CPN 网络算法的初始权重的设置方法,克服了输入向量限制的局限性;通过优化CNP算法提高了算法的运行效果;实验结果表明,CPN神经网络的多传感器信息融合电路故障诊断的方法,可使实际故障元件的隶属度值大为增加,待诊断对象的可分析性也得到增强。该方法可准确定位故障元件,具有适应范围广、诊断率高、响应速度快等优点。

关键字:故障诊断;信息融合;非线性电路;CPN网络

0引言

电路故障的复杂多样、元件参数的大离散性、有限的可及测试节点和广泛的非线性等因素,使得电路故障诊断无论在理论上还是在方法上距实用还有相当的一段距离。近几年来,随着非线性系统理论的顺速发展,电路的故障诊断理论与方法也取得了长足的进步,随着系统的复杂化以及对系统的安全性和可靠性的要求越来越高,对故障预测诊断技术的

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