电子科技
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전자과기
Electronic Science and Technology
2015年
10期
38-40,48
,共4页
小波神经网路%LM算法%模拟电路%故障诊断%PSpice
小波神經網路%LM算法%模擬電路%故障診斷%PSpice
소파신경망로%LM산법%모의전로%고장진단%PSpice
采用小波神经网络与Levenberg-Marquardt算法相结合的方法,对模拟电路进行故障诊断;用小波对冲击响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取故障特征信息作为神经网络的输入而进行分类.将PSpice与Matlab结合不但能有效的诊断模拟电路,且在收敛性和故障准确性上有了大幅提高.实验仿真表明,通过该方法构造的样本集训练出的网络稳定性高于传统方法,适用于神经网络.
採用小波神經網絡與Levenberg-Marquardt算法相結閤的方法,對模擬電路進行故障診斷;用小波對遲擊響應信號進行多呎度分解,進行歸一化後,提取故障特徵信息作為神經網絡的輸入而進行分類.將PSpice與Matlab結閤不但能有效的診斷模擬電路,且在收斂性和故障準確性上有瞭大幅提高.實驗倣真錶明,通過該方法構造的樣本集訓練齣的網絡穩定性高于傳統方法,適用于神經網絡.
채용소파신경망락여Levenberg-Marquardt산법상결합적방법,대모의전로진행고장진단;용소파대충격향응신호진행다척도분해,진행귀일화후,제취고장특정신식작위신경망락적수입이진행분류.장PSpice여Matlab결합불단능유효적진단모의전로,차재수렴성화고장준학성상유료대폭제고.실험방진표명,통과해방법구조적양본집훈련출적망락은정성고우전통방법,괄용우신경망락.
