[发明专利]基于模糊神经网络的大规模直流模拟电路区间诊断方法

摘要

基于模糊神经网络的大规模直流模拟电路区间诊断方法，其包括以下步骤：将大规模模拟电路撕裂成N个不能再进行撕裂的子电路，给每个子电路配备一个相应的模糊神经网络；利用PSPICE中的参数分析仿真得出可能的故障元件所在的子电路所包含的所有可测节点的电压区间值；按照元件的容差范围将此电压区间值划分为至少3个子区间；对各个子电路所对应的模糊神经网络，利用训练样本训练模糊神经网络中的BP神经网络，得到训练好的模糊神经网络；在实际诊断中，测出所有可测节点的电压值，将各个子电路中的可测节点实际电压值作为对应模糊神经网络的输入，得到输出，得到故障诊断结果。本发明诊断准确率较高，适用范围广。

主权项

基于模糊神经网络的大规模直流模拟电路区间诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1）利用撕裂原则将大规模模拟电路撕裂成N个不能再进行撕裂的子电路，并给每个子电路配备一个相应的模糊神经网络；2）在大规模模拟电路中，其它元件参数在容差范围内，而可能的故障元件在其参数全局取值范围[0,+∞]内变化时，利用PSPICE中的参数分析仿真得出可能的故障元件所在的子电路所包含的所有可测节点的电压区间值；3）按照元件的容差范围将此电压区间值划分为至少3个子区间；4）对各个子电路所对应的模糊神经网络，利用子电路所包含的可测节点电压子区间和隶属度函数建立模糊神经网络中的模糊逻辑部分，同时，利用训练样本训练模糊神经网络中的BP神经网络，得到训练好的模糊神经网络；5）在实际诊断中，测出所有可测节点的电压值，将各个子电路中的可测节点实际电压值作为对应模糊神经网络的输入，得到输出，从而得到故障诊断结果。