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【摘 要】神经网络是一种具有优越的联想、推测、记忆功能,并且反应速度较快的网络技术,它能够通过调整电路内部大量节点之间相互连接的关系,达到诊断故障的目的,因此受到越来越多的人的关注,现已成为故障诊断的一种有效方法和手段.本文介绍了神经网络的相关知识,并且通过对于神经网络在电路故障诊断方面的具体应用,证明了神经网络在电路故障诊断方面的可行性与精确性.

【关 键 词】神经网络；电路故障诊断；应用

1.神经网络在电路故障诊断方面的应用

1.1神经网络概述

神经网络是由大量的神经元连接而形成的复杂的非线性动态系统,是人脑各项功能的综合反映、简化和模拟,具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想、记忆等特点以及较强的故障分析与辨别的能力,因此广泛应用于电路故障的诊断.模拟电路故障诊断的主要任务是在已知网络的拓扑结构,输入激励信号,在电路可触及的节点上测得故障下的响应,以确定故障元器件的位置及其参数值①.

1.2神经网络在电路故障诊断的应用

电路故障的征兆错综复杂,往往呈现出非线性和不确定性,因而很难用某一种固定的逻辑或算法和模式进行识别.随着电路复杂性的提高,人们越来越倾向于运用新的技术来监测电路故障,以增加设备的安全性和可靠性.神经网络是一种模拟人脑发现以及分析故障的较为实用的方法,具有多种模式及联想、推测、记忆功能,并且反应速度较快,因此特别适合应用于电路故障方面的诊断.在设备的正常运行过程中,利用神经网路对于整个系统进行监测可以大大的减少人力物力,保证设备系统的运行.神经网络在电路故障诊断方面的应用本质上是将不同的故障模式进行分类,然后通过分析进而定位故障元件.电路故障诊断主要包含三方面的内容：智能电路故障检测、智能电路故障隔离、智能电路故障辨识以及对电路故障的智能分析.

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1.2.1智能电路故障诊断

传统的电路故障的诊断方法主要有三种：故障字典法、故障参数识别法以及故障验证法,但是这三种诊断方法的抗干扰能力较差,实用性不强,已无法满足科技发展的要求,逐渐被时代所淘汰.目前,用于故障诊断的神经网络主要有BP网络、RBF网络、SUM和ART网络,而BP网络是最为常用于电路故障诊断方法,具有结构简单、可操作性强等优点.BP神经网络电路故障诊断的具体过程为：首先在以往故障经验的基础上,学习与记忆后建立有关电路故障的数据信息库,即一个智能的网络程序,通过参数的对比和推理,进而判断电路是否存在故障.换句话说,当正常的电路出现故障时,电路系统中的某些功能将会失效,引起各节点参数发生变化.BP神经网络可以模拟人类头脑,基于历史故障信息,智能的进行信息比对,得出故障原因.具体操作为（如图一所示）：首先分别将正常状态下以及常见故障状态下的数据作为样本输入到已经训练好的BP神经网络中,开始在各层之间传播分别得出结果,再根据BP神经网络记忆的信息对比,经过隐含层后,最终到达输出层,分析电路的实际运行状态,进而诊断出电路是否存在故障.

1.2.1.1智能电路故障隔离

利用已训练好的BP神经网络的非线性映射能力,可以在电路发生故障的早期,智能的对于故障的电路进行隔离,从而防止重大事故的发生、减少经济损失.

1.2.1.2智能电路故障辨识

在神经网路中每一节点的输出将会传送至下一层的所有节点,输入层节点不加任何作用地将输入信号传送到下一层.因此,通过已监测的数据,神经网络可以智能的辨识出电路中存在故障的类型是属于硬故障还是软故障,以便更快的找出解决方案.

(1)硬故障

硬故障是指故障元件的参数发生极端的变化,如短路、功率开关器件的开路和直通等故障,会使电路拓扑结构发生变化.一旦发生硬故障,则会导致电路系统停止工作,严重时整个系统也会完全瘫痪,造成较大的经济损失.

(2)软故障

软故障是指元器件的性能参数随着时问推移或受环境条件的影响而降低,如电阻阻值超出容差范围,一般软故障不会造成设备的完全失效.将已电路中的节点的电压输入训练神经网络,然后利用被测电路的节点电压测试神经网络以定位故障元件.这种智能的网络技术方法在软故障诊断方面的应用较为广泛.

1.2.1.3电路故障的智能分析

首先,通过测试最佳节点电压,进行分析后得出电路故障的信息,然后对于信号进行采集同时提取特征向量.通过对已提取的特征向量进行归一化和特征关联,然后把它作为神经网络的输入空间,进而诊断出故障元件.笔者在电路故障诊断方面主要采用3层BP网络结构：即输入层、输出层和一个隐层.若被测电路元件具有N个输入,即输入层的测试节点为N,输出层的节点数为M代表M一1种故障