模擬電路故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法研究
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對于BP網(wǎng)絡(luò )，在閉區間內的任意一個(gè)連續函數都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò )逼近，即一個(gè)3層的BP網(wǎng)絡(luò )可以完成任意m維到n維的映射。由于有5個(gè)測試點(diǎn)，所以BP網(wǎng)絡(luò )的輸入層為5個(gè)神經(jīng)元，以歸一化之后的數據作為BP網(wǎng)絡(luò )的輸入樣本，輸出層為4個(gè)神經(jīng)元。隱層神經(jīng)元數目的選擇是一個(gè)十分復雜的問(wèn)題，往往需要根據經(jīng)驗或者多次的實(shí)驗來(lái)判定，因而不存在一個(gè)確切的表達式來(lái)確定。它的數目與問(wèn)題的要求、輸入／輸出單元的數目都有著(zhù)直接關(guān)系。隱層單元數目太多會(huì )導致學(xué)習時(shí)間過(guò)長(cháng)、誤差不一定最佳，也會(huì )導致容錯性差、不能識別以前沒(méi)有看到的樣本，因此一定存在一個(gè)最佳的隱單元數。此處參照美國科學(xué)家Hebb提出的以下經(jīng)驗公式選?。?img onload="if(this.width>620)this.width=620;" onclick="window.open(this.src)" style="cursor:pointer" border="0" alt="h.jpg" width="130" height="17" src="http://editerupload.eepw.com.cn/fetch/20131113/187386_3_0.jpg" />。其中：n為輸入單元數；m為輸出單元數；a為[1，10]之間的常數。按照上式，
，即h的取值為4～13。通過(guò)Matlab創(chuàng )建一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，設定訓練次數為5 000，訓練目標net．trainParam．goal=0．01，改變隱層單元的數目，當隱層單元數不同時(shí)，達到目標所用的訓練次數，如表3所示。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/187386.htm
根據表3，當隱層單元數為11時(shí)，訓練次數最少，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構就確定了，輸入層5個(gè)節點(diǎn)，隱層11個(gè)節點(diǎn)，輸出層4個(gè)節點(diǎn)，訓練最大次數設定為5 000，訓練誤差為0．01，先采用傳統算法訓練網(wǎng)絡(luò )，再采用彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò )結合的改進(jìn)算法，網(wǎng)絡(luò )訓練誤差曲線(xiàn)如圖3、圖4所示。
彈性算法不僅加快了收斂速度，防止了震蕩，還避免了陷入局部極小值，從圖3和圖4可以看出，通過(guò)彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò )相結合以后，訓練次數由原來(lái)的769次減少到11次，大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練效率。用樣本自身數據輸入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中，識別結果見(jiàn)表4。與故障模式對比分析可知，自身檢測結果已經(jīng)達到要求，即該網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)訓練好。下面檢測網(wǎng)絡(luò )的泛化能力，任取2組測試數據并進(jìn)行歸一化處理，結果如表5所示。
將歸一化的數據作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入，得到測試數據的識別結果，如表6所示。
與故障模式對比可知，第一組對應的故障是R2短路，第二組對應的故障是R1開(kāi)路。由此可以看出，訓練好的網(wǎng)絡(luò )不僅可以識別樣本自身故障，而且還具有一定的泛化能力，經(jīng)過(guò)彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò )的結合，取得了良好的效果，達到了預期的目標。
5 結語(yǔ)
本文針對傳統BP算法誤差下降緩慢，調整時(shí)間長(cháng)，甚至陷入局部極小點(diǎn)而不能自拔等局限性，運用彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò )相結合的方法，結合某型雷達設備中的射頻放大電路進(jìn)行建模、仿真，用Matlab設計并用改進(jìn)后的算法訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，仿真結果證明該方法對克服傳統BP算法的局限性有顯著(zhù)效果，縮短了網(wǎng)絡(luò )的訓練次數，提高了訓練效率，且診斷結果良好，為新型雷達裝備的故障診斷提供了一種有效的方法，在對裝備故障診斷維修上具有一定的實(shí)用意義。
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