基于改进的模糊神经网络模拟电路故障诊断
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Ｙ ＡＮＧ Ｄｅ ． ｐ ｅ ｉ 。 ，ＺＥＮＧ Ｓｈ ｅ ｎ ｇ ． ｃ ｈ ｕ ｏ。 ，Ｌ ｌ Ｕ Ｙｉ ｎ ｇ － ｙ ｉ ｎ ｇ
（ １ ． 广西大 学 机械工程学院 ，南宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４；２ ． 广西大学 电气 工程学 院，南宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４）
摘 要 ：针对模拟 电路 的特点及现有模 拟电路故 障诊 断算法的不足 ，提出基于改进Ｂ Ｐ 算 法的模糊神经 网络模拟 电路故障诊 断方法。首 先介 绍模糊模式识 别方法及标准Ｂ Ｐ神经网络的 原理 ，然后详 细阐述Ｒ Ｐ 算法的 改进 算法 ，设计 了基于该改进算 法的模糊神经 网络结构 ，最后 结合 个典型 应用 电路进行故障诊断仿真实验 ，验证算法的可行性 。 关键词 ：模拟 电路 ；模糊模式识别 ；Ｂ Ｐ 神经 网络 ；故 障诊 断 中图分类号 ：Ｔ Ｐ １ ５ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ （Ｉ － ） － ０ ０ ６ ５ － ０ ４
Ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ３ ． １ １ （Ｉ － － ） ． １ ９
０ 引言
从２ ０ 世 纪７ ０ 年 代 发 展 至 今 ，人 们 针 对 模 拟 电
Ｕ的ｎ 个 模 糊子 集（ 即ｎ 个 故 障 模式 ） 当一 个 识别 算 法
近原 则） ， 由于本文 中 互 ， 互， ． ． ． ， 互 是模 糊的 ，被诊 断对象（ 特征信号） 是确 定 的 ， 因此 根 据 模 式 识
别 分 类 原 则 选 用 直 接 法 进 行 归 类 ，将 特 征 信 号 样
有 多样 性 以及 非 线 性 ， 电路 元 件 具 有 容 差 ，容 易
映 射关 系。其 权值 修正算 法可 以用公 式（ １ ） 表述 ：
规 则 就 可 以把 这 种 不 确 定 的 状 态 表 述 出来 。模 糊 模 式 识 别 就 是 利 用 模 拟 电 路 故 障 普 遍 存 在 不 确 定
信 息 、模 糊 信 息 的 现 象 ，运 用 模 糊 规 则 把 这 些 信 息 有 机 的 归 纳 总 结 ，进 行 模 式 分 类 。模 糊 模 式 识 别 的故障 诊 断算 法可 叙述 为 】 ：假设 Ｕ为 电路 中所
１ 生 訇 似
基于改进的模糊神经 网络模拟 电路 故障诊断
Ａ ｎａｌ ｏｇ ｃｉ ｒ ｃｕｉ ｔ ｆ ａｕｌ ｔ ｄｉ ａｇｎｏｓ ｉ ｓ ｂａｓ ｅｄ ｏｎ ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖｅｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｎｅｕｒ ａｌ ｎｅｔ ｗ ｏｒ ｋ
பைடு நூலகம்
杨德沛’ ，曾盛绰’ ，刘莹莹
引 起 电路 的 工 作 特 性 偏 移 ，并 且 现 代 电 子 电 路 特 别 是 集 成 电路 只提 供 了少 数 一 些 可 及 端 口或 者 节 点 ，不 方 便 电 路 参 数 的 测 量 ， 因此 给 模 拟 电 路 的
本 集 划 分 成 若 干 个 规 模 相 当 的 子样 本 集 ，其 识 别
ｆ ＋ １ ） ＝ （ ｆ ） ＋ ） ６ （ ｆ ）
（ １ ）
） 为 第ｔ 次训练第ｉ 层 到 第ｊ 层 的 连 接权 值 ； （ ） 为 第ｔ 次训 练 的 学 习速 率 ； ８ （ ｆ ） 为 第ｔ 次训 练 的 负梯度：０ ｊ 为 第ｉ 层 的输 出。 标准Ｂ Ｐ 网络 典 型 结 构 是 由一 个 输 入 层 、一 个
过 程如 图 １ 所示。
ｌ Ｉ 计 蕃 璺 蓥 室 ｌ 堕
故障 诊断 带来 了较 大 困难 口 ． ３ 】 。解决模 拟 电路 的容差 和 非线性 及 故障诊 断 的模糊 性 和不确 定性 等 问题并
应 用于 实际 工程 ，是今 后模 拟 电路 故 障诊 断技 术研
究 的重 。针 对模 拟 电 路 的特 点 以及现 有 模拟 电
模
模
Ｊ ｌ 计 蕃 属 譬 度 值 隶 ｌ — ◆ ｒ 糊 信 最 大 隶 属 度 糊 模
息 原则 ｒ 式
南 属 度 值 厶 融 口
图 １ 模 糊 模 式 识 别过 程
分 类
路 故 障 诊 断 技 术 的 不足 ，本 文 提 出 了基 于 改进 Ｂ Ｐ
１ ． ２ 标准Ｂ Ｐ 网络原理与结构 标准Ｂ Ｐ网络 是 一 种 按 梯 度 下 降 算 法 】 ，使 得 期 望 输 出 与实 际输 出的 误 差 沿 后 向 传递 ，修 正 各
连 接权 值的 前馈神 经 网络模 型 ，有逼 近任 何非 线性
函数 的能力 ，输 入 与输 出之 间是一种 高 度的非 线性
作 用 于对 象 ０ 时 ，就 产 生隶 属 度 （ ｚ ， ｏ ） ，表示 对 象Ｕ ｏ 属于 集 合 的程 度 。模 糊模 式 识 别 的方 法 可 分 为 两 种 ：直 接 法（ 最 大 隶 属 度 原 则） 和 间接 法 （ 择
路 故 障 诊 断 提 出 了故 障 字 典 法 、 故 障 参 数 识 别 法 、 以及 验 证 法 （ 前 者 属 于 测前 模 拟 诊 断法 ，后 两 者 属 于 测 后 模 拟 诊 断法 ｎ ） 等方 法 ，但 在 实 际 工 程 应 用 中还 难 以达 到 很 好 的 效 果 。 由于 模 拟 电 路 具
算 法的模 糊神 经 网络 模拟 电路故 障诊 断方法 。
１ 模糊逻辑与神经网络的特点及改进
１ ． １模糊模式识别方法 模 拟 电路 的 正 常状 态 和 故 障 状 态 之 间 没 有 明 确 的界 限 ，不 能 用 具 体 的 数 学 模 型 表 述 。而 模 糊
理 论 不 需 要 建 立 数 学 模 型 ， 只需 制 定 一 定 的 模 糊
（ １ ． 广西大 学 机械工程学院 ，南宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４；２ ． 广西大学 电气 工程学 院，南宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４）
摘 要 ：针对模拟 电路 的特点及现有模 拟电路故 障诊 断算法的不足 ，提出基于改进Ｂ Ｐ 算 法的模糊神经 网络模拟 电路故障诊 断方法。首 先介 绍模糊模式识 别方法及标准Ｂ Ｐ神经网络的 原理 ，然后详 细阐述Ｒ Ｐ 算法的 改进 算法 ，设计 了基于该改进算 法的模糊神经 网络结构 ，最后 结合 个典型 应用 电路进行故障诊断仿真实验 ，验证算法的可行性 。 关键词 ：模拟 电路 ；模糊模式识别 ；Ｂ Ｐ 神经 网络 ；故 障诊 断 中图分类号 ：Ｔ Ｐ １ ５ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ （Ｉ － ） － ０ ０ ６ ５ － ０ ４
Ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ －０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ３ ． １ １ （Ｉ － － ） ． １ ９
０ 引言
从２ ０ 世 纪７ ０ 年 代 发 展 至 今 ，人 们 针 对 模 拟 电
Ｕ的ｎ 个 模 糊子 集（ 即ｎ 个 故 障 模式 ） 当一 个 识别 算 法
近原 则） ， 由于本文 中 互 ， 互， ． ． ． ， 互 是模 糊的 ，被诊 断对象（ 特征信号） 是确 定 的 ， 因此 根 据 模 式 识
别 分 类 原 则 选 用 直 接 法 进 行 归 类 ，将 特 征 信 号 样
有 多样 性 以及 非 线 性 ， 电路 元 件 具 有 容 差 ，容 易
映 射关 系。其 权值 修正算 法可 以用公 式（ １ ） 表述 ：
规 则 就 可 以把 这 种 不 确 定 的 状 态 表 述 出来 。模 糊 模 式 识 别 就 是 利 用 模 拟 电 路 故 障 普 遍 存 在 不 确 定
信 息 、模 糊 信 息 的 现 象 ，运 用 模 糊 规 则 把 这 些 信 息 有 机 的 归 纳 总 结 ，进 行 模 式 分 类 。模 糊 模 式 识 别 的故障 诊 断算 法可 叙述 为 】 ：假设 Ｕ为 电路 中所
１ 生 訇 似
基于改进的模糊神经 网络模拟 电路 故障诊断
Ａ ｎａｌ ｏｇ ｃｉ ｒ ｃｕｉ ｔ ｆ ａｕｌ ｔ ｄｉ ａｇｎｏｓ ｉ ｓ ｂａｓ ｅｄ ｏｎ ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖｅｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｎｅｕｒ ａｌ ｎｅｔ ｗ ｏｒ ｋ
பைடு நூலகம்
杨德沛’ ，曾盛绰’ ，刘莹莹
引 起 电路 的 工 作 特 性 偏 移 ，并 且 现 代 电 子 电 路 特 别 是 集 成 电路 只提 供 了少 数 一 些 可 及 端 口或 者 节 点 ，不 方 便 电 路 参 数 的 测 量 ， 因此 给 模 拟 电 路 的
本 集 划 分 成 若 干 个 规 模 相 当 的 子样 本 集 ，其 识 别
ｆ ＋ １ ） ＝ （ ｆ ） ＋ ） ６ （ ｆ ）
（ １ ）
） 为 第ｔ 次训练第ｉ 层 到 第ｊ 层 的 连 接权 值 ； （ ） 为 第ｔ 次训 练 的 学 习速 率 ； ８ （ ｆ ） 为 第ｔ 次训 练 的 负梯度：０ ｊ 为 第ｉ 层 的输 出。 标准Ｂ Ｐ 网络 典 型 结 构 是 由一 个 输 入 层 、一 个
过 程如 图 １ 所示。
ｌ Ｉ 计 蕃 璺 蓥 室 ｌ 堕
故障 诊断 带来 了较 大 困难 口 ． ３ 】 。解决模 拟 电路 的容差 和 非线性 及 故障诊 断 的模糊 性 和不确 定性 等 问题并
应 用于 实际 工程 ，是今 后模 拟 电路 故 障诊 断技 术研
究 的重 。针 对模 拟 电 路 的特 点 以及现 有 模拟 电
模
模
Ｊ ｌ 计 蕃 属 譬 度 值 隶 ｌ — ◆ ｒ 糊 信 最 大 隶 属 度 糊 模
息 原则 ｒ 式
南 属 度 值 厶 融 口
图 １ 模 糊 模 式 识 别过 程
分 类
路 故 障 诊 断 技 术 的 不足 ，本 文 提 出 了基 于 改进 Ｂ Ｐ
１ ． ２ 标准Ｂ Ｐ 网络原理与结构 标准Ｂ Ｐ网络 是 一 种 按 梯 度 下 降 算 法 】 ，使 得 期 望 输 出 与实 际输 出的 误 差 沿 后 向 传递 ，修 正 各
连 接权 值的 前馈神 经 网络模 型 ，有逼 近任 何非 线性
函数 的能力 ，输 入 与输 出之 间是一种 高 度的非 线性
作 用 于对 象 ０ 时 ，就 产 生隶 属 度 （ ｚ ， ｏ ） ，表示 对 象Ｕ ｏ 属于 集 合 的程 度 。模 糊模 式 识 别 的方 法 可 分 为 两 种 ：直 接 法（ 最 大 隶 属 度 原 则） 和 间接 法 （ 择
路 故 障 诊 断 提 出 了故 障 字 典 法 、 故 障 参 数 识 别 法 、 以及 验 证 法 （ 前 者 属 于 测前 模 拟 诊 断法 ，后 两 者 属 于 测 后 模 拟 诊 断法 ｎ ） 等方 法 ，但 在 实 际 工 程 应 用 中还 难 以达 到 很 好 的 效 果 。 由于 模 拟 电 路 具
算 法的模 糊神 经 网络 模拟 电路故 障诊 断方法 。
１ 模糊逻辑与神经网络的特点及改进
１ ． １模糊模式识别方法 模 拟 电路 的 正 常状 态 和 故 障 状 态 之 间 没 有 明 确 的界 限 ，不 能 用 具 体 的 数 学 模 型 表 述 。而 模 糊
理 论 不 需 要 建 立 数 学 模 型 ， 只需 制 定 一 定 的 模 糊
