遗传算法优化bp神经网络在模拟电路故障诊断中应用

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1、遗传算法优化BP神经网络在模拟电路故障诊断中应用　　摘要针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中的缺陷，BP神经网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法，因而收敛速度慢，而且容易陷入局部极小等问题。本文提出用遗传算法来优化BP神经网络权值和阈值的诊断方法，并以心电放大模拟电路为诊断实例，验证采用遗传算法优化的BP网络在诊断实例中的效果。结果表明，和传统的BP神经网络诊断方法相比，遗传神经网络算法既提高了网络收敛速度，又提高了诊断的准确度。关键词遗传算法BP神经网络模拟电路故障诊断中图分类号：TP183文献标识码：A0引言8自20世纪60年代以来，模拟电路故障诊断研

2、究取得了很大的成绩，但由于模拟电路的输入输出关系及测试方法都比较复杂，而且模拟电路的元件有容差性，从而使得模拟电路故障诊断进展比较缓慢。①②目前，BP神经网络广泛应用于模拟电路的故障诊断中。虽然BP算法具有精确性，却存在容易陷入局部极小值，造成收敛速度慢等问题。遗传算法有较强的宏观搜索能力，还可以克服BP神经网络容易陷入局部极小值的问题，本文将二者结合而给出一种新的算法：遗传神经算法，从而达到理想的诊断效果。1BP神经网络的模拟电路故障诊断方法1.1模拟电路故障诊断原理模拟电路故障的模式识别诊断原理是先对模拟电路故障数据进行采集，再通过一定的算法对电路故障

3、进行分类，以达到电路故障定位的目的。主要包括电路测试，特征提取和故障诊断三个阶段，用图1所示来表示模拟电路的故障诊断过程。图1模拟电路故障诊断框图模拟电路故障诊断是一种模式识别问题，电路故障与模拟元器件存在非线性问题，输入和输出间的关系复杂并且难以用精确的数学模型刻画，由于模拟电路的非线性，导致传统故障分类方法无法识别其非线性，故障诊断率低。1.2BP神经网络算法1986年Rumelhart和McClelland等科学家提出了BP神经网络，是一种按误差反传算法训练的多层前向网络，③是当前使用最广泛的神经网络模型，无需事前知道输入和输出之间的映射关系，能够进

4、行自学习，BP神经网络结构如图2所示。图2BP神经网络的结构图2遗传算法优化神经网络遗传算法（Genetic8Algorithm，GA）是以自然选择和生物进化为基础，将生物进化过程中适者生存规则与群体内部染色体的随机信息交换机制相结合的高效全局寻优搜索算法。④⑤⑥遗传算法不是从一个点而是从多个点开始搜索，这样就可以避免搜索过程在局部最优解处收敛，从而有可能从解的空间寻优得到全局最优解。该算法是通过适应度函数来寻优的，不要求目标函数的连续性、可微性。本文将遗传算法和神经网络算法结合起来用于模拟电路故障诊断中。2.1编码二进制编码被传统的GA所采用，虽然二进制

5、编码简单和通用，编码、解码操作简单易行，但是二进制编码对处理复杂问题而言，自变量较多，而且编码长度较长，从而导致染色体的长度非常长进而使搜索空间增大，进化速度很慢，降低了搜索效率。本文采用实数编码的GA，对二进制编码加以改进，缩短了编码长度，提升了处理复杂的决策变量约束条件能力，提高了运算的精度和高度，也缩小了搜索空间，提高了搜索效率。2.2计算适应度采用训练样本对种群中的个体所代表的神经网络进行网络训练，计算每个个体所代表网络的学习误差，从而确定适应度的值，误差与适应度成反相关。训练误差为：=[（）]（1）8定义式中，表示训练样本个数，表示输出单元个数，

6、为第个样本时第个输出单元，为第个样本时第个期望单元。计算初始种群中每一个个体的适应度值，我们把个体适应度函数定义为：（）=（2）式中，对于输入样本集：=（，，…），输出样本集为：=（，，…）。2.3选择通常的选择算子有很多，建立在对个体的适应度进行评价的基础上，根据优胜劣汰原则本文采用确定式采样选择方法，具体操作步骤如下：①计算适应度的期望值：=（3）②计算群体中每个个体在下一代生存的期望生存数：=（4）③对进行取整运算得到[]，则可以确定出下一代群体中的[]个个体；对的小数部分进行降序排列，顺序排在前[]个加入到下一代群体中，后面的就淘汰掉了。这样下一代

7、群体中的个个体就确定了。2.4交叉8单点交叉或多点交叉在二进制的编码中常被采用，虽然单点交叉或多点交叉操作简单，但是不利于产生新的优良的个体。在实数编码中，采用算术交叉的方法，对个体进行线性组合而产生新的个体。随机从第一代个体中选择两个个体、作为交叉的父本，通过线性组合而产生出两个新的子代、，它们由（5）、（6）式确定。=+（）（5）=（）+（6）其中为一个0～1之间的随机数。2.5变异为了使遗传算法维持种群的多样性，就必须采用变异算子。这样不但可以增加局部所搜能力，而且能防止出现过早成熟，针对实数编码遗传算法，本文采用非均匀变异算法。设群体中的一个个体为

8、=（，，…，…），假定在变异点处的基因值取值范围为[]，则新的基因