[发明专利]基于神经网络专家系统的模数电路故障诊断的测试方法

摘要

本发明涉及电力设备检测技术领域，尤其涉及一种基于神经网络专家系统的模数电路故障诊断的测试方法。是通过使用神经网络来构建专家系统的方式将神经网络与专家系统结合，即把传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值运算的推理，应用于模数混合电路故障诊断，具体步骤包括ANNES知识库的组建、BP网络建立和训练、推理及诊断。本发明可以提高专家系统的执行效率，提高系统智能水平，改善系统性能，实现通过神经网络的输出直接得到结论。本发明还大大简化了测试过程，节省测试时间和费用，使工作效率得到显著提高，更加适合于实际工程应用。

主权项

一种基于神经网络专家系统的模数电路故障诊断的测试方法，其特征是通过使用神经网络来构建专家系统的方式将神经网络与专家系统结合，即把传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值运算的推理，应用于模数混合电路故障诊断，具体步骤包括ANNES知识库的组建、BP网络建立和训练、推理及诊断；具体包括以下步骤：1)组建ANNES知识库：ANNES知识库的组建包括训练样本获取和知识存储两个过程，训练样本获取过程如下：训练样本来源于同类诊断对象在不同状态下的特征参数；训练样本的获取需进行如下处理：首先获取到故障原始数据；再对得到的故障样本集进行简化，以缩短神经网络的训练时间；最后为解决容差带来的电路可靠性问题，需进行混合电路最坏情况分析；2)BP网络建立和训练，网络训练完毕，即可将得到的各隐含神经元和输出神经元的权值和阀值以及输入神经元和隐含神经元的权值和阀值存入一个数据文件，即专家系统的知识库，以在诊断过程中被调用；3)推理机：采用正向推理方向；4)诊断测试：进入诊断子程序，将已训练好的网络作为知识库读入，根据系统提示选择诊断数据，依次输入1、2、3、4、6点的瞬态响应电压值，输入完毕后即可开始诊断；诊断结束后将神经网络输出送入结论子程序，判断输出有效性，系统给出结论；若输出有效，若输出有效则系统调用解释子程序对该结论做出解释；若无效，提示输出越界，返回诊断子程序重新开始。