欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:44051149
大小:562.74 KB
页数:51页
时间:2019-10-18
《基于蚁群算法的电路故障诊断技术分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、AbstractWiththefastdevelopmentofelectronictechnology,theresearchandapplicationoncircuitdiagnosishasbeenregardedhighlybyall.Thediagnosisusingartificialintelligenceisoneofthehotareasoncircuitfaultdiagnosis.Astheimportantresearchorientation,AntAlgorithmisstudiedtouseinthefa
2、ultdiagnosismorefrequently.Theresearchpurposeofthispaperishowtofindthefewertestvectorstodetectandaffirmthefaultwhenthecompletefaulttestsetisgiven.Andtheshortpath-findingcharacteristicofantalgorithmishelpfultofindtherelationshipoftestvectorstofindtheshortestpathforthefaul
3、tdetecting.Thispaperfirstintroducedthebasictheoryandmodeloftheantalgorithm,thenitanalyzedthecorrelativeparameters.Atlast,itdiscussedandprovedthefeasibilityforintroducingantalgorithmintothecircuitfaultdiagnosis.Thebasicantalgorithmwaseasilytotrapinthelocaloptimization,aim
4、edatthisdisadvantages,thispaperdiscussoneimprovedantalgorithmwhichusedtheMMASstrategy,elitiststrategyandweightedarrangingstrategyAccordingtothecharacteristicofcircuitdiagnosis,thispaperdefinedthecalculateformulaoftheparametersinantalgorithm,andpresentedthecircuitfaultdia
5、gnosemodelbasedonantalgorithm,thenusedittodetectthevedioprocessingcircuittovalidateitsutilityincircuitfaultdiagnosis.Keywords:circuitfaultdiagnosis;antalgorithm;pheromone;travelingsalesmanproblem目录摘要1ABSTRACTII1绪论1.1引言(1)1.2电路故障诊断的概念与发展(1)1.3蚁群算法(5)1.4本文的内容和结构(8)2蚁群算法基本原
6、理2.1蚁群算法的模型(9)2.2蚁群算法参数分析(18)2.3蚁群算法用于电路故障诊断的可行性分析(24)3蚁群算法的改进3.1蚁群算法的改进策略(26)3.2改进的蚁群算法(29)3.3仿真实验(33)4蚁群算法在电路诊断中的应用4.1基于蚁群算法的电路诊断模型(35)4.2电路诊断应用实例(37)5总结5.1全文总结(42)5.2后续工作展望(42)致谢(44)参考文献(45)附录1攻读硕士学位期间发表的学术论文(49)1绪论1.1引言工程课题的开发研究应该适应实际工程的需要,拥有工程应用的背景,且有时需有前沿理论的支持。因此,针
7、对当前电子电路的故障诊断工程实际,本课题以蚁群算法为基础,以实际应用的视频处理器电路板为测试对象,根据电路诊断的实际情况,建立基于蚁群算法的电路故障诊断模型,以期提高诊断效率和准确性。1.2电路故障诊断的概念与发展1.2.1故障诊断的背景介绍故障诊断技术是近40年发展起来的,适应各种工程需要而形成的多学科交叉的综合学科,其研究涉及到可靠性、数理统计、模糊集、信息处理、模式识别、人工智能等多门学科理论。当系统发生故障时,系统屮的各种量(可测的或不可测的)或它们的一部分表现出与正常状态不同的特性,这种差异就包含了丰富的故障信息,如何找到这种
8、故障的特征描述,并利用它来进行故障的检测分离及辨识就是故障诊断的任务和S的⑴。在过去的20年里,无论是工业界还是学术界都对故障诊断产生了浓厚的兴趣。电子系统的□益复杂及故障诊断在诸如飞行控制、化工、发电厂等
此文档下载收益归作者所有