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IPSO算法优化神经网络的模拟电路故障诊断研究

更新时间：2020-08-23 05:39:27 大小：325K 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：ipso算法 下载积分：5分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

模拟电路故障诊断方法研究至今,许多传统的模拟电路故障诊断方法已经难以达到人们所期望的效果。在原始的神经网络诊断的基础上,加入粒子群优化算法,并且对粒子群优化算法进行了改进。在故障特征提取方面,使用小波包方法提取故障特征。仿真的结果表明这种方法在提高准确率的基础上同时减少了迭代次数,提高了收敛速度。为模拟电路的故障诊断提供了一种更加高效的方法。

With the development of analog circuit fault diagnosis technology research, some traditional analog circuit fault diagnosis methods are difficult to achieve the desired effect. On the basis of original neural network diagnosis ,the particle swarm optimization algorithm is joined, which improves the particle swam optimization algorithm. After the fault feature extracted, extraction of fault feature is more effective directly by using the wavelet packet method. Simulation results show that this diagnosis method improves diagnosis accuracy and reduces iterations number to improve convergence speed, which provides effective support for analog circuit fault diagnosis.

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