模拟电路软故障与LM算法的结合应用研究

被引:2
作者
刘牮
夏敏芳
机构
[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
关键词
模拟电路; BP神经网络; LM算法; Matlab;
D O I
暂无
中图分类号
TN710 [电子电路]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
140101 [集成纳电子科学]; 140502 [人工智能];
摘要
在模拟电路故障诊断中,由于标准的BP神经网络算法在训练样本时存在着收敛速度慢、分布不均匀、效率不高等缺点,导致电路的整体诊断性能下降。提出了一种将Levenberg-Marquardt(LM)算法与神经网络相结合的方法,对电路的脉冲信号进行多尺度分解,提取故障特征作为神经网络的输入对网络进行训练。实验仿真表明,Pspice与Matlab相结合的样本训练方法的稳定性高于传统方法,证明了该方法的实用性与可行性。
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