模拟电路的融合智能故障诊断探究

本文阐述了在对模拟电路进行融合智能故障诊断过程中使用的,基于数据融合技术、模糊理论、神经网络和遗传算法的新方式,这种方式在诊断的过程中通过多种电路测试数据,对因为测试节点不够而产生故障信息不足的问题进行解决。使用遗传的算法,对BP网络的初始权值分布和结构等进行优化。每一种测试信息都是用一个单独的遗传神经网络进行初步的分析,最终在各种测试信息的基础之上取得诊断电路受到各种故障损害的可能性,在对每一种神经网络的输出信息的重要性进行考虑,在进行决策融合的过程之中使用模糊积分融合的方式。本文对模拟电路的故障特征进行选择,通过对系统结构的选择、样本选择、算法学习和决策的综合方式,通过对电路进行的诊断,论述了融合智能故障诊断的具体实现方式,对各种方式的鲁棒性进行了验证。最终对故障进行准确的定位。