组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.     

随动系统模拟电路模块化故障诊断研究

针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大，而影响网络诊断速度的问题，提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则，将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块，然后建立起混联、串联2种模型，分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法，从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别，如需进一步诊断元器件故障，只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络，从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。     

基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。