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电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法  
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【英文篇名】 Neural Network Data Fusion Algorithm of Circuit Fault Diagnosis
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【作者】 朱大奇; 于盛林;
【英文作者】 Zhu Daqi 1; 2 Yu Shenglin 1 ( 1Department of Testing and Measurement Engineering; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics; Nanjing 210016; China) ( 2Industrial Automation Department; Anhui University of Science And Technology;
【作者单位】 南京航空航天大学测试工程系; 南京航空航天大学测试工程系 南京210016安徽工业大学工业自动化系;
【文献出处】 东南大学学报(自然科学版) , Journal of Southeast Univwrsity(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2001年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 数据融合; 故障诊断;
【英文关键词】 neural networks; data fusion; fault diagnosis;
【摘要】 针对模拟电路故障元件诊断的不确定性问题 ,将BP网络引入数据融合之中 ,结合模糊集合论 ,构造一模糊神经网络故障分类器 ,并将其应用于电子电路故障诊断之中 .通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压这 2个物理量 ,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度 ,利用模糊BP网络故障分类器进行数据融合 ,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度 ,从而确定故障元件 ,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较 ,说明多传感器融合的优越性
【英文摘要】 In order to solve uncertain problem of circuit fault diagnosis, a fuzzy neural network fault classifier is designed based on BP neural network and fuzzy logical theory, and it is used in fault diagnosis. By measuring the temperature and voltage of circuit components, the membership function of two sensors to circuit component is obtained and the data fusion is made by using fuzzy BP neural network classifier. Thus the fusion fault membership function of all circuit components and the fault component can be...
【基金】 国家自然科学基金 ( 5 96 770 2 1); 安徽省教委自然科学基金 ( 2 0 0 0JI174)
【分类号】 TP183
【正文快照】 模拟电路故障诊断常规方法是线路切割法 ,因为电路中某元件出现故障后 ,不仅其本身输出信号失真 ,而且影响与之相连的其他正常元件的功能 ,也使它们的相关信号失真 ,也就是说电路前后元件相互影响 ,如果直接测试待诊断元件的电压或电流信号 ,难以准确判断是否有故障 ,因此 ,对?

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