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遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

作　者: 陈郁
导　师: 韩太林
学　校: 长春理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 模拟电路故障诊断神经网络遗传算法
分类号: TN710
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 163次
引　用: 4次
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内容摘要

在传统的诊断技术和理论方法的基础上,本文以二阶压控电压源带通滤波器电路为研究对象,将BP神经网络与遗传算法(GA)应用到模拟电路故障诊断中。本文首先分析了神经网络应用于故障诊断的优点,介绍了神经网络智能诊断的形成、发展及研究现状;然后重点描述了BP神经网络的模型结构及学习机制,并对BP网络存在的问题,以及多种改进的BP算法进行了分析和研究。针对BP网络的不足,本文用遗传算法对BP网络进行优化,形成GA-BP网络,该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法—LM算法进行训练。通过在MATLAB上的仿真结果比较分析,经过遗传算法优化过的神经网络的训练步数大大减少,克服了传统BP算法的缺点,使BP网络得到了极大的改善,提高了对带通滤波器电路的故障诊断的正确率。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-7
第一章绪论  7-12
  1.1 引言  7-8
  1.2 神经网络在故障诊断中的应用  8-11
  1.3 论文研究的主要内容及意义  11
  1.4 本章小结  11-12
第二章 BP神经网络  12-27
  2.1 BP神经网络  12-19
  2.2 BP算法的改进  19-26
  2.3 本章小结  26-27
第三章遗传算法(GA)  27-37
  3.1 遗传算法的原理及特点  27-28
  3.2 遗传算法的基本概念和基本步骤  28-31
  3.3 遗传算法的实现  31-36
  3.4 遗传算法在神经网络设计中的应用  36
  3.5 本章小结  36-37
第四章 GA-BP网络的设计  37-41
  4.1 训练样本集的获取  37-39
  4.2 BP网络的构建  39
  4.3 GA优化BP网络  39-40
  4.4 本章小结  40-41
第五章 GA-BP网络实现对带通滤波电路的故障诊断  41-52
  5.1 标准BP算法的训练结果  43-45
  5.2 各种改进算法的训练结果  45-49
  5.3 GA-BP算法的训练结果  49-50
  5.4 GA-BP网络测试  50-51
  5.5 本章小结  51-52
结论与展望  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-55

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

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