毕业设计(论文)-基于bp神经网络的电路故障诊断

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1、基于神经网络的电路故障诊断摘要电路的故障诊断和神经网络是当今学术界的两大热点问题。本文主要是以模拟电路的故障诊断为例进行研究。目的在于将模拟电路故障诊断与神经网络方面的最新成果相结合,探索解决模拟电路故障诊断的一条新的途径。在简要介绍标准BP神经网络基本原理的基础上,详细说明了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断方法和设计步骤,根据网络总误差来自适应调节网络的学习率,加速网络的收敛过程。此算法应用于电路的故障诊断,能够对被测电路的故障进行有效并且精确的分类。以折线式有效值测量电路为例,设计了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断系统,以

2、实际测试数据作为训练样本进行学习训练后,对其它实际测量数据进行诊断,结果正确,验证了算法的有效性。关键词:神经网络;故障诊断;模拟电路43FaultDiagnosisofCircuitsBasedonNeuralNetworkAbstractCircuitfaultdiagnosisandneuralnetworkarenowtwohotissuesinthecurrentacademic.Thisarticlemainlyconductstheresearchtaketheanalogouscircuitfaultdiagnosisasthee

3、xample.ByintroducingthebasicprinciplesofstandardBPneuralnetwork,amethodanddesignstepsbasisonimprovedBPneuralnetworkalgorithmisdescribedinthispapertosolvetheproblemoffaultdiagnosisforsimulationcircuit.Theimprovedalgorithmcouldadaptthelearningefficiencyautomaticallyandaccelerat

4、ethenetworkconvergenceprocessaccordingtothenetworktotalerror.Thefaultofthemeasuredcircuitcanbeclassifiedeffectivelyandaccuratelyowingtothealgorithmapplicationtothecircuitfaultdiagnose.Takingthemodeofavailablevaluemeasurementcircuitofbrokenlineasanexample,wedesignasimulationci

5、rcuitfaultdiagnosissystembasedontheimprovingBPneuralnetworkalgorithm.Afternetworksstudyandtrainbyactualtestdataastrainingspecimen,usingotheractualmeasurementdatafordiagnosis,wecangetcorrectresults.Theresultsshowthatthismethodiseffective.Keyword:neuralnetwork;faultdiagnosis;an

6、alogouscircuits43目录引言1第1章绪论21.1诊断工程概述21.2故障诊断机理21.3模拟电路故障诊断的意义21.4模拟电路故障诊断的方法31.5神经网络故障诊断问题的提出41.6本设计研究的内容、目的和意义5第2章人工神经网络的简介62.1神经网络基本原理62.2BP网络用于故障诊断的基本思想72.3误差反向传播(BP)神经网络结构特点8第3章BP神经网络电路故障诊断的MATLAB实现143.1MATLAB简介143.2神经网络工具箱及其相关函数简介153.3训练数据的导入方法163.4BP神经网络的MATLAB实现16第4章电

7、路故障调查184.1引言184.2设备状态信息采集184.3训练BP网络194.4各种算法的比较224.5神经网络结构的选择274.6测试BP网络284.7检测结果294.8总结29结论与展望30致谢31参考文献32附录A:外文文献及其译文33附录B:主要参考文献摘要40附录C:主要源程序代码4243插图清单图2-1神经元模型………………………………………………………………6图2-2BP网络结构………………………………………………………………8图2-3BP算法流程图…………………………………………………………13图4-1实际输出的误差逼近曲线……

8、…………………………………………21图4-2各种算法的误差曲线……………………………………………………27图4-3故障模式的仿真输出结果

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