模糊数学在模拟电路故障诊断中的应用研究论文

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1、模糊数学在模拟电路故障诊断中的应用研究论文摘要：为了研究模糊数学对于模拟电路故障诊断效果的具体影响，分别采用了BP网络和模糊BP网络建立电路故障诊断模型，对电路相同工作状态参数的诊断结果进行比较，得出了依据模糊数学进行数据预处理对提高电路故障诊断精度效果明显的结论。本文具体比较了模糊数学与神经网络结合前后对电路故障诊断精度的影响，突出了将模糊数学应用于数据预处理对建立高效诊断模型的重要作用。关键词：模拟电路；故障诊断；模糊数学；BP网络；模糊BP网络0引言电路故障是指在规定的条件下，电路工作时它的一个或几个性能参数不能保

2、持在要求的上、下限之间，其结构、组件、元器件等出现性能减退、老化、破损、断裂、击穿等现象，丧失了在规定条件和环境下完成所需功能的能力。长期以来.freelentalKnoeterProduce,CDP）、知识提取（KnopleSet,LSS）和模糊神经网络（FuzzyNeuralNet软件在直流状态下进行多次MonteCarlo分析仿真该电路6，并考虑电阻的容差影响，取40个样本作为模糊神经网络的训练样本，另取5个样本为测试样本。设电阻R1～R5的容差值为-5%～5%。测试点选为A、B、C、D和E五点，所测电压值为VA、

3、VB、VC、VD和VE。表1部分电路实验样本原始数据表2测试样本原始数据表1列举了40组电路实验样本原始数据的11组，包含了该电路在11种工作状态下的五个关键点电压值，所以N1=5，N2=11，隐含层的节点数可以依据公式2.3确定为12个，其中a为5。表2则列举了5组测试样本的原始数据。步骤一：数据模糊化根据用正态分布函数作为隶属度函数表示“大约为a”模糊概念的思路，可以分别得到各测试点上电压隶属度函数的参数值。a1=5.57、a2=4.97、a3=4.9、a4=5.7和a5=5.69以及b1=4.3729、b2=4.4

4、817、b3=3.9091、b4=4.2870和b5=3.7944。由各测试点的隶属度函数可得到网络的训练样本见表3。表3神经网络部分输入、输出训练样本步骤二：将训练样本输入神经网络进行训练将全部40个原始值和模糊化值的输入样本和对应的输出样本分别输入BP神经网络中进行训练。步骤三：将测试样本输入神经网络进行检测将全部5个原始值和模糊化值的输入样本和对应的输出样本分别输入已经训练好的BP神经网络中，输出诊断结果见表4。表4输出诊断结果表4中的数据是经过故障诊断后得到的结果，在此只是各随机选用了一组数据加以比较说明。通过对

5、故障诊断的试验观察和结果的比较可以作出以下分析。1）模糊化数据能够有效减少神经网络的收敛次数。如在BP网络诊断中，使用模糊化数据的迭代次数由886减少到263次，收敛速度明显加快；2）模糊化数据能够有效提高神经网络训练的效果。通过表4中数据的对比可以发现对于相同的神经网络，经过模糊化数据的训练，其准确性更高。这主要表现在电路所对应的状态结果普遍高于未经模糊化数据训练的网络得出的结果；同时，其他状态对应的机率更低，皆低于0.1，且更多值为0，说明数据模糊化能使神经网络的诊断结果更集中，正确率更高，有效性更加明显。4结论通过

6、分别采用BP网络和模糊BP网络建立了电路故障诊断模型，对电路相同工作状态参数的诊断结果进行比较，得出了模糊数学对提高电路故障诊断模型精度和有效性效果明显的结论。模糊数学和神经网路理论的组合有效地提高了模拟电路故障诊断模型的收敛速度，提高了故障诊断的工作效率，还提高了诊断的准确性，有效性得到了充分显示。