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《紧致型小波网络在模拟电路故障诊断中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、维普资讯http://www.cqvip.com2006年第16期总第231紧致型小波网络在模拟电路故障诊断中的应用韩宝如,孟玲玲(燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004)t摘要:提出了一种新的基于紧致型小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法首先利用小波包变换对故障信号进行预处理,减少了紧致型小波神经网络的输入数目,简化了紧致型小波神经网络结构,然后对紧致型小波神经网络进行训练和测试。仿真试验表明,该方法比普通BP神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高,容错能力强,非常适用于模拟电路故障诊断。关t词:模拟电
2、路;小波包变换;小波神经网络;故障诊断中图分类号:TNTIO文献标识码:B文章编号:1004—373X(2006)16—145一O2ApplicationofInlayModelWaveletNeuralNetworkinAnalogCircuitFaultDiagnosisHANBaoru,MENGLingling(ColegeofInformationScienceandEngineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao,066004,China)Abstract:Anewanalog
3、ciruitfaultdiagnosismethodbasedoninlaymodelwaveletneuralnetworkisintroducedinthispa—per.Themethoduseswaveletpackettransformtopreprocessfaultsignal,toreducethenumberofinputsfedtOtheinlaymodelwaveletneuralnetworkandsimplifyitsarchitecture.Afterwardtrainingandtestin
4、gwaveletneuralnetwork.Experimentationindicatesthatthemethodhasfastertrainingspeed;higherdiagnosisnicetyrateandstrongertoleratingfaultabilitythangeneralneuralnetworkmethod.Sothemethodisveryappliestoanalogciruitfaultdiagnosis.Keywords:analogciruit;waveletpackettran
5、sform;waveletneura1network;faultdiagnosis貌信号和一个高频细貌信号,他是利用小波母函数的平移l引言和伸缩实现的。小波函数定义为:随着模拟电路广泛应用于工业的各方面,模拟电路故V“(、)㈩障诊断技术越来越重要。由于模拟电路中存在容差、非线性等问题,采用一般模拟电路故障诊断方法,如故障字典式中:a为尺度参数;6为时间参数。对于输入信号J(),法,K故障诊断法等,在应用中存在各自的不足,如故障字经过小波变换后,系数可以表示如下:典法,抗容差干扰能力差,K故障法仅适用线性电路,且受C(a,
6、6)一<.6(),J()>网络拓扑条件限制等,这些方法的实用性较差n]。基于神一√IJ()f、如(2)口J\a/经网络的故障诊断方法,如BPNN,Hopfield网络,ART自这些系数表征着输入信号J()的特征。因此小波分组织网络等,近年来已被用于模拟电路的故障诊断。但从解可以看成是原始信号产生一族低频和高频成分的过程。大量的实际应用来看,该方法还存在一些不足,如学习时由于小波对高频细貌空间没有进行再分解,所以小波间长,易陷入局部极小,学习过程中产生大的振荡,收敛速分解的高频分辨率低。为了提高小波高频分辨率,把小波度慢,
7、甚至达不到收敛精度等。分解得到的高频细貌空间也进行分解,这样就得到了小波本文提出了带预处理的紧致型小波神经网络方法对包分解。小波包的分解过程如图1所示。模拟电路进行故障诊断。他采用gauss小波函数作BP神经网络的神经元激励函数,构成紧致型gauss小波神经网络,对模拟电路进行故障诊断,并进行了仿真研究。2小波包分解[。】小波分解可以理解为把原始信号分解为一个低频概图1小波包分解图收稿日期:2006—04—13由图可知,小波包把原始信号逐级分解为低频概貌信145维普资讯http://www.cqvip.com韩宝如等:紧
8、致型小波网络在模拟电路故障诊断中的应用号和高频细貌信号,而低频概貌信号和高频细貌信号又进5仿真实验一步分解为各自的低频概貌信号和高频波母函数对故障电路的输出信号进行分解后产生的系数作为样本数据。对双极性晶体管运算放大器进行故障诊断,如图3所由于Haar小波具有不连续自然性质的紧支撑性和零示,元件参数值见图,电阻和电容
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