基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法  

A Flexible Immune Neural Tree Based Analog Circuits Fault Diagnosis Approach

作　　者：赵军伟[1,2] 贾光峰[2] 侯清涛[2] 陈月辉[2] 

机构地区：[1]华北科技学院技术部,北京101601 [2]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022

出　　处：《山东科学》2009年第1期35-39,共5页Shandong Science

摘　　要：模拟电路的非线性特性、连续性和元器件的容差等因素给故障的建模分析造成了诸多不确定因素,因此其智能故障诊断方法的研究至关重要。柔性神经树是一种采用树形结构和一组运算符集合构成的新型神经网络,与传统神经网络相比具有更加灵活的自动优化能力。本文将人工免疫机理融入柔性神经树,提出了一种基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法。通过对一种典型模拟电路的故障诊断仿真试验,证明了该方法的有效性和可行性。Nonlinearity, continuity and tolerance of components cause many uncertainties to the modeling and analysis of analog circuits fault, so its intelligent fault diagnosis is very important. Flexible neural tree （FNT） is a new neural network, which is constructed by a structured tree and a set of computation symbols, and which flexible can automatically devise an artificial neural network. This paper proposes a flexible immune neural tree based analog circuits fault diagnosis approach, whose performance and effectiveness are evaluated with a typical analog circuit.

关 键 词：模拟电路 故障诊断 人工免疫系统 神经树 

分 类 号：TP2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]