小波范数熵特征提取的模拟电路故障诊断方法.pdf

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1、小波范数熵特征提取的模拟电路故障诊断方法肖迎群，何怡刚。，张广辉(1．贵州理工学院电气工程学院，贵州贵阳550003；2．合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥230009)AFaultDiagnosisApproachofElectricCircuitBasedonWaveletNormEntropyasFeatureExtractorXIAOYingqun，HEYigang，ZHANGGuanghui(1．SchoolofElectricalEngineering，GuizhouInstituteofTechnology，Gui

2、yang550003，China；2．SchoolofElectricalEngineeringandAutomation，HefeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China)摘要：提出一种遗传优化神经网络与小波范数thesystemcaneffectivelyrecognizeandclassifythe熵相结合的新型模拟电路故障诊断方法，降低神经faultycomponentsofelectriccircuits．网络的结构冗余度和减少过拟合现象。小波范数Keywords：waveletthe

3、ory；normentropy；ge—熵方法提取了故障数据的本质特征，遗传算法优化neticalgorithm；neuralnetwork；faultdiagnosis了神经网络的体系结构，诊断系统实施了模拟数据的故障分类。仿真结果表明，同小波变换预处理的0引言故障诊断系统相比较，这种诊断系统具有更好的网络收敛性能、更高的诊断精确度和更强的推广能模拟电路故障诊断是现代电路理论的热点和力，能对模拟电路故障元件进行有效识别和分类。前沿领域，现已经发展成了网络理论中公认的第三关键词：小波理论；范数熵；遗传算法；神经网大分支[】]。当前已经提出

4、了许多经典实用的故障诊络；故障诊断断理论和方法，取得了一批重要的研究成果_1吨]。中图分类号：TN707；TP183然而，由于模拟电路中元器件参数的广泛分布性、文献标识码：A强非线性以及故障特征的高复杂性，现代模拟电路文章编号：1001—2257(2015)06—0003—07故障诊断面临着在线诊断、诊断效率和算法复杂度Abstract：Afaultdiagnosismethodcombingwave—的挑战。letnormentropytheoryandgeneticneuralnetworksis因此，许多现代智能方法如神经网络、小

5、波理introducedinordertoreducestructuralredundancyof论等大量应用于模拟电路的故障诊断中[3，大大neuralnetworksanditsover—fittingofnonlinearap—提高了模拟电路故障诊断的正确性。参考文献[3]proximation．Waveletnormentropytheoryisusedto对被测电路的故障响应信号不作任何预处理就作extracttheintrinsicfeaturesoffaultdata，andagenet—为神经网络的输入，导致了一个很大的

6、38个输入节icalgorithmisutilizedtoreducethearchitectureofthe点和2个隐层的神经网络。在参考文献[4—5]中，对被测电路的故障响应信号进行了小波变换和主neuralnetworkandafaultdiagnosissystemofanalogcircuitisconstructedtoexecutefaultclassification．元分析(PCA)，得到具有5个左右的输入端子和1OSimulationresultsshowthatincomparisontowavelet个左右的单隐

7、层神经网络，故障诊断率达到了97左右。而参考文献[6—8]是在基于参考文献[4—5]transformationpretreatmenttheproposedsystemhasbetterconvergenceperformance，higherdiagnosisac—采用PCA方法的基础上，分别利用小波网络和脊波网络对模拟电路进行故障诊断，尽管故障诊断正确curacyandbettergeneralizationability．Ultimately，率有了大幅度的提高，但还是存在网络结构没有大收稿Et期：2015一O4—27的简化问题

8、，即网络的输人节点数和隐层的小波或基金项目：贵州省科学基金重点项目(黔科合LH字[2014]7356脊波元数比较多。在参考文献[9-I中，采用kurtosis号)；贵州理工学院高层次人才科研启动经费项目(X