[发明专利]一种基于概率神经网络的容差电路故障诊断方法有效
| 申请号： | 201010150381.3 | 申请日： | 2010-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN101819253A | 公开（公告）日： | 2010-09-01 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;李目;李晴;方葛丰 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G01R31/316 | 分类号： | G01R31/316;G06N3/02 |
| 代理公司： | 长沙星耀专利事务所 43205 | 代理人： | 宁星耀 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 一种基于概率神经网络的容差电路故障诊断方法，其包括以下步骤：选取脉冲信号源作为待测故障电路的激励；故障电路进行蒙特卡罗分析，获取待测故障电路幅频响应信号；对电路幅频响应信号进行三层小波包分解，获得幅频响应信号低频、高频系数，对小波包分解系数进行阈值量化，再根据最低层的低频小波包分解系数和经过阈值量化处理的高频小波包系数，进行小波包重构，完成小波包消噪处理；根据小波包重构后得到的低、高频系数，求出响应信号的频带能量，并以频带能量构成故障特征向量；故障特征向量输入概率神经网络故障分类器，实现电路故障诊断。本发明故障诊断正确率高，结构简单，训练时间短，容错性高，外推能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 概率 神经网络 电路 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于概率神经网络的容差电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选取脉冲信号源作为待测故障电路的激励源，电路中故障元件采用故障模型代替，非故障元件在容差范围内变化；(2)利用HSPICE软件对故障电路进行蒙特卡罗分析，获取待测故障电路的幅频响应信号；(3)对电路的幅频响应信号进行三层小波包分解，获得幅频响应信号的低频系数和高频系数，对小波包分解系数进行阈值量化，再根据最低层的低频小波包分解系数和经过阈值量化处理的高频小波包系数，进行小波包重构，完成小波包消噪处理；(4)根据小波包重构后得到的低、高频系数，求出各故障状态下输出响应信号的频带能量，并以频带能量构成故障特征向量；(5)将故障特征向量输入概率神经网络故障分类器，实现对电路故障诊断。
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