GA结合小波神经网络的非线性模拟电路故障诊断

摘要：

提出了一种将Genetic Algorithm(GA)、BPNN与小波相结合对非线性模拟电路进行故障诊断的方法.该方法利用小波变换作为非线性电路故障信号的预处理器，对故障信号中的冗余信息进行了剔除，然后利用遗传算法优化BP网络的结构及其具体参数.利用该方法对非线性电路进行故障诊断有利于提高神经网络对电路故障诊断的智能性及识别故障类别的能力；同时提高故障诊断的精度、速度.实验仿真结果表明该方法是可行的.

关键词： 非线性模拟电路 小波神经网络 遗传算法 故障诊断

作者: 刘美容

作者单位: 湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年电工理论与新技术学术年会

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 439-442

在线出版日期: 2007-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）