【摘 要】
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为增强非线性模拟电路故障诊断中故障模式之间的可辨识性,提高故障诊断率,提出一种基于改进烟花算法的非线性模拟电路测试激励优化方法。该方法首先采用基于Volterra频域核和
【机 构】
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陆军工程大学电子与光学工程系,中国人民解放军63850部队,中国人民解放军65735部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372039)
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为增强非线性模拟电路故障诊断中故障模式之间的可辨识性,提高故障诊断率,提出一种基于改进烟花算法的非线性模拟电路测试激励优化方法。该方法首先采用基于Volterra频域核和BP神经网络的方法对非线性模拟电路进行建模,进而针对烟花算法存在寻优速度慢、效率低等问题,对其爆炸算子、变异算子、选择策略等进行改进,采用改进后的烟花算法对非线性模拟电路的测试激励进行寻优,通过电路仿真表明,优化后的信号可有效提高故障可分性,从而提高故障诊断率。
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