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网络经典语录范文2
关键词： BP神经网络； 模拟电路； 故障特征； 故障诊断
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）16?0009?03
客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。而神经网络是对生物神经系统的功能抽象，以分布方式存储信息，有很强的容错能力和自学习能力，能够对网络的输入产生联想输出，具有处理模糊信息的能力[1]，其理论研究和实际应用进入了一个蓬勃发展的时期[2]。
1 BP神经网络
1.1 BP网络模型
多层网络学习算法训练的神经网络即BP神经网络。BP网络的信息从输入层流向输出层，因此是一种多层前馈神经网络。由BP神经元构成的二层网络如图1所示[2]。由于BP网络神经元采用的传递函数通常是可微函数，所以可以实现输入和输出间的任意非线形映射[3]，因此在诸如模式识别、状态预测等很多方面应用十分广泛。
1.2 BP学习规则
BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传播过程中，输入信息从输入经过隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反向回来修改各层神经元的权值直至达到期望目标[4]。
2 故障特征提取
2.1 故障特征提取概述
随着电路结构日趋复杂，其故障类别越来越多，反映故障的状态、特征也相应增加[5]。在实际诊断过程中，要使诊断结果正确可靠，都是通过搜集尽可能全面的样本，这样才能得到接近完整的故障信息。但是样本太多，会消耗过多的存储空间和计算时间，大量的特征输入也会导致训练过程减缓，甚至阻碍训练的收敛，最终影响故障定位精度。所以，需要从样本中提取对诊断故障贡献大的有用信息，即特征提取[6]。
特征提取方法很多，一般有主元特征提取和基于Fisher的线性变换相关识别分析法。实际应用中，要达到高分辨率信息压缩所需的映射通常是非线性的[7]，因此多分辨分析适于模拟电路的特征提取。
2.2 基于多分辨分析的故障特征提取
一般模拟电路软故障的变化是很小的，利用小波变换来提取各频带的故障信息，分解过程用Matlab算法实现，可以用高频分解的部分来反映信号的变化，故可将故障信号的高频系数序列进行绝对值求和，并按尺度顺序排列，作为模拟电路故障特征向量[8]。具体步骤如下：
（1）对信号进行N层Matlab分解，得到N个高频小波分解系数序列[9]：[d1，d2，…，dn]；
（2）对各层高频系数序列求绝对值和，则有[Dj=i=1ndji]，其中n为序列dj中分量的个数[9]；
（3）特征向量构成，按尺度顺序，以各层高频小波分解系数序列的绝对值之和为元素作为特征向量[9]：[D1，D2，…，Dn]；
（4）为了提高神经网络收敛速度，进行归一化处理。
3 BP神经网络应用于模拟电路故障诊断
BP网络应用于电路故障诊断是以一些电路的典型故障样本送入神经网络训练，使之有判断能力，而成为故障识别系统。其工作步骤如下：
（1）确定待测电路的故障集和故障模式特征参量，在电路考虑元件容差的情况下， 对电路的可能的故障状态用PSPICE分析得出各故障发生时节点电压和电流的测量值[10]，归一化处理后构成训练样本集。
（2）设计BP神经网络并训练。根据要求和经验设计神经网络的结构、传递函数以及训练算法。然后用训练样本集中的样本训练好网络，即完成学习的过程[11]。
（3）一般采用3层BP神经网络，输入层节点数与电路状态特征参量的维数相同，输出层节点数可与电路待测故障类别数相同，也可小于待测故障类别数（采用编码指示对应故障）[11]。
4 诊断实例及仿真
本文的诊断电路选自ITC’97的国际标准电路CTSV（continuous?time state?variable filter）滤波器[12]，如图2所示。其标称值分别为R1=R2=R3=R4=R5=10 kΩ，R6=3 kΩ，R7=7 kΩ，C1=C2=20 nF，输入幅度为1 V的交流信号。
考虑到各元件的容差，将电阻的容差设为5%，电容的容差设为10%，当输入为1 V的交流信号时，对输出响应进行1～100 kHz采样，采用Haar小波对采样信号进行5层小波分解，将电路用PSpice进行直流灵敏度分析，从结果可知，当R1，R3，C1，C2变化时，输出波形Vout变化较大，所以考虑有8种故障：R150%，R150%，R350%，R350%，C150%，C150%，C250%，C250%，还有正常状态共9种故障模式，故障模式采用常见的“n?1”表示法，即0表示正常，1表示故障。
（1）为构造训练和测试样本集，对电路每种故障状态进行50次蒙特卡洛分析，其中40次作为训练样本，10次作为测试样本，电路正常情况下的采样信号曲线如图3所示。
（2）将其作为传统BP神经网络的输入，目标误差0.05，其误差变化曲线如图4（a）所示。
（3）将其各层小波分解序列的能量值归一化后作为神经网络的输入，同时可以确定神经网络的结构6?13?8，神经网络采用LM算法的训练方法，目标误差为0.01，网络经过164次训练调整后达到了期望的均方误差，误差变化曲线如图4（b）所示，测试样本的平均正确诊断率达98.89%，诊断结果如表1所示。
（4）将其作为传统BP神经网络的输入，目标误差0.05，经训练调整后误差变化曲线如图5（a）所示。
（5）将其经小波多层分解预处理后输入，目标误差为0.01，网络经过110次训练调整后达到了期望的均方误差。误差变化曲线如图5（b）所示。
总测试样本的平均正确诊断率达95.6%，诊断结果如表2所示。
表2 多软故障测试样本的神经网络诊断结果
5 结 语
本文采用多分辨分析故障提取和神经网络相结合的方法，首先通过PSpice采集故障样本集，将其归一化后作为神经网络的输入，这是传统的神经网络的方法，再由多分辨分析故障特征将样本集进行处理，然后运用神经网络对处理后的故障特征进行学习、训练，将两种方法进行对比后发现，经多分辨分析处理后训练的网络故障特征的覆盖率高，收敛速度明显提高，最终达到诊断的目的。仿真实验表明该方法能够有效地解决单软故障和多软故障的故障诊断问题。
参考文献
[1] 赵军容，石秀华，王永虎，等.基于灵敏度分析的模拟电路故障特征优化[J].弹箭与制导学报，2007，27（5）：262?263.
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（上接第11页）
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[10] 胡惟文，何怡刚.基于神经网络的模拟电路故障诊断[J].湖南文理学院学报：自然科学版，2004：16（2）：40?41.
网络经典语录范文3
关键词：电加热炉；BP神经网络；PID控制
中图分类号：TP23文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）05-0322-02
1 基于BP神经网络的PID控制
BP算法是在导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习，它是建立在梯度下降法的基础上的。理论证明，含有一个隐含层的BP网络可以实现以任意精度近似任何连续非线性函数。
BP神经网络结构如图1所示，由三层(输人层、隐含层、输出层)网络组成，使输出层的神经元状态对应PID控制器的三个可调参数Kp、Ki、Kd。通过神经网络的自学习、加权系数调整使神经网络输出对应于某种最优控制律下的PID控制器参数。
图1 BP网络结构
基于BP(Baekpropgation)网络的PID控制系统结构如图2所示，控制器由常规的PID控制器和神经网络两部分组成，常规PID控制器直接对被控对象进行闭环控制，并且其控制参数为Kp、Ki、Kd在线调整方式；神经网络根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化，使输出层神经元的输出对应于PID控制器的三个可调参数Kp、Ki、Kd。通过神经网络的自学习、加权系数的调整，使神经网络输出对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。
图2 神经网络PID控制器结构图
2 改进型BP神经网络
基本BP神经网络主要存在以下两个缺陷：其一，传统BP网络是一个非线形优化问题，不可避免的存在局部极小问题。网络的权值和阀值沿局部改善的方向不断修正，力图达到使误差函数 最小化的全局解，但实际上常得到的是局部最优点；其二，学习过程中，误差函数下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差坦区，即出现平台。
目前已有不少人对此提出改进的方法。如在修改权值中加入“动量项”，采用Catchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器等。本文在此探讨通过变
换梯度来加快网络训练的收敛速度的共轭梯度算法,利用这种算法改善收敛速度与收敛性能。改进共轭梯度算法在不增加算法复杂性的前提下可以提高收敛速度，并且可以沿共轭方向达到全局最优即全局极值点。它要求在算法进行过程中采用线性搜索，本文采用Fletcher-Reeves线性搜索方法，以保证算法的收敛速度。
将改进共轭梯度法应用于BP网络的控制算法如下：
1)选取初始点w(0)和初始搜索方向d(0)=-g(0)；
2)对k=0，1，2，…，n-1,BP网络的权值修正公式为
w(k+1)=w(k)+α(k)d(k)(1)
式中：α(k)为学习速率，使式(1)取得极小；d(k)为第k次迭代的共轭方向。
3)计算新的梯度矢量g(k+1)；
4)若k=n-1，则用w(n)代替w(0)，并返回步骤(1)；否则转步骤(5)；
5)计算第(k+1)迭代的共轭方向
d(k+1)=-g(k+1)+β(k)d(k)(2)
式中
β(k)=gT(k)g(k)gT(k-1)g(k-1)（Fletcher-Reeves公式）(3)
6)如果dT(k+1)g(k+1)>0，则用w(n)代替w(0)，并返回步骤(1)；否则转步骤(2)。
3 仿真试验
本文以电加热炉为控制对象，其数学模型可以用一阶惯性环节加上一个大的纯滞后环节来表示，传递函数为：
G(s)=KpTps+1e-τs=148286s+1e-200s
构造两个3-5-3结构的BP神经网络，以误差、误差的积分、误差的微分为网络的输入；选取学习速率η=0.01、惯性系数α=0.04，加权系数初始矩阵取区间［0 0.5］上的随机数，传统与改进的BP神经网络的加权系数分别使用负梯度法、改进共轭梯度法进行自整定。
由于电加热炉是温度参数的定值控制，且存在干扰和对象参数变化的情况，为验证改进BP神经网络PID控制的效果，分别对其跟踪设定值特性、及适应对象参数变化的能力进行仿真研究，并与基于传统BP神经网络PID控制器的控制效果进行比较分析。图3为单位阶跃响应曲线，图4为过程对象单位阶跃响应曲线是在控制器参数不变的情况下改变对象G(S)参数的仿真结果。(注:以下各图中实线或“I”均表示改进BP神经网络PID控制结果，虚线、点线或“T”表传统BP神经网络PID控制器的控制结果;A、B、C分别表示G(S)三种参数变化了的模型)
从仿真结果看，改进BP神经网络PID控制器比传统BP神经网络PID控制器在控制性能上有了一定程度的提高，尤其是在系统稳定时间和抗干扰性方面的优化较为明显。这主要是因为在BP算法中采用了改进共轭梯度法，加快了BP算法的收敛速度，从而保证了系统稳定时间较短，又具有较好的泛化能力，因此，具有较强的抗干扰和适应参数变化的能力
4 结论
改进共轭梯度BP算法在不增加算法复杂度的情况下，通过梯度的共轭方向来寻求网络的全局最优值，从而避免网络陷入局部极小值。本文将其替代传统的BP算法构造智能PID控制器，并进行了以电加热炉为模型的控制系统仿真。结果表明，这种改进算法能够有效提高网络的训练速度，改善网络的收敛性能，避免网络陷入局部极小值，取得了良好的控制性能。
参考文献
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网络经典语录范文4
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网络经典语录范文5
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（来源：文章屋网 ）
网络经典语录范文6
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（来源：文章屋网 ）
