基于神经网络的线性电路故障诊断非线性L1范数优化方法

被引：7

作者：

何怡刚

罗先觉

邱关源

机构：

[1] 湖南大学电气系!长沙

[2] 西安交通大学电气学院!西安

来源：

电子测量与仪器学报 | 1998年 / 01期

关键词：

故障诊断; 神经网络; L1范数; 跨导电容;

D O I：

10.13382/j.jemi.1998.01.004

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文提出了一个新的模拟电路故障诊断非线性L1范数优化方法。在BanderL1范数代化方法[1-3]基础上增加辅助变量即将电路不可及节点电压增量做为辅助优化变量，构造一个新的故障诊断非线性约束L1范数优化问题，由一次最优化过程得到的解定位最可能故障元件；并应用Hopfield网络原理来处理该L1范数问题。提出了计算元件参数增量的神经网络及其（MO，MI）OTA－C实现。故障诊断实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的。

引用

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