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基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断
何春, 李琦, 吴让好, 刘邦欣
计算机应用
2018, 38 (2):
602-609.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061516
大规模的数模混合电路所含故障模式众多，电路故障状态复杂，且易发生传播，因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题，提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先，在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播，并将故障源和故障传播源"模块化"；然后，通过子电路的异常检测模型进行一级定位，缩小故障原因集合，确定故障模块；最后，利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位，实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明，MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率，在定位准确率方面提高了至少8个百分点，其性能优于传统BP神经网络等方法。
参考文献 |
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