【摘 要】
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随着电子技术的发展,电子设备集成度的提高,对电路的故障诊断,尤其是模拟电路的故障诊断已成为研究的重要课题之一。人工神经网络由于自适应性较强、有学习能力、诊断较为高
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随着电子技术的发展,电子设备集成度的提高,对电路的故障诊断,尤其是模拟电路的故障诊断已成为研究的重要课题之一。人工神经网络由于自适应性较强、有学习能力、诊断较为高效和准确等优点,在模拟电路故障诊断领域有着较高的实用价值。本文用香农熵对电路故障状态的不确定性进行描述,将测量前后电路的熵值变化量作为电路故障状态的诊断信息量,并以诊断信息量为依据,采用粒子群优化算法来进行电路故障状态的最佳特征子集的选取。将本文提出的方法用于一个实验电路,利用神经网络分类器的验证,结果表明利用该方法所获得的特征子集可以充分反映电路的各类故障状态,进行有效的故障隔离。
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