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(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)，在閉區(qū)間內(nèi)的任意一個(gè)連續(xù)函數(shù)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(cè)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(shù)據(jù)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(shù)目的選擇是一個(gè)十分復(fù)雜的問題，往往需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者多次的實(shí)驗(yàn)來判定，因而不存在一個(gè)確切的表達(dá)式來確定。它的數(shù)目與問題的要求、輸入／輸出單元的數(shù)目都有著直接關(guān)系。隱層單元數(shù)目太多會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過長(zhǎng)、誤差不一定最佳，也會(huì)導(dǎo)致容錯(cuò)性差、不能識(shí)別以前沒有看到的樣本，因此一定存在一個(gè)最佳的隱單元數(shù)。此處參照美國(guó)科學(xué)家Hebb提出的以下經(jīng)驗(yàn)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(shù)；m為輸出單元數(shù)；a為[1，10]之間的常數(shù)。按照上式，
，即h的取值為4～13。通過Matlab創(chuàng)建一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)為5 000，訓(xùn)練目標(biāo)net．trainParam．goal=0．01，改變隱層單元的數(shù)目，當(dāng)隱層單元數(shù)不同時(shí)，達(dá)到目標(biāo)所用的訓(xùn)練次數(shù)，如表3所示。本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/187386.htm
根據(jù)表3，當(dāng)隱層單元數(shù)為11時(shí)，訓(xùn)練次數(shù)最少，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)就確定了，輸入層5個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱層11個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層4個(gè)節(jié)點(diǎn)，訓(xùn)練最大次數(shù)設(shè)定為5 000，訓(xùn)練誤差為0．01，先采用傳統(tǒng)算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，再采用彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的改進(jìn)算法，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線如圖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，通過彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合以后，訓(xùn)練次數(shù)由原來的769次減少到11次，大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。用樣本自身數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，識(shí)別結(jié)果見表4。與故障模式對(duì)比分析可知，自身檢測(cè)結(jié)果已經(jīng)達(dá)到要求，即該網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)訓(xùn)練好。下面檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，任取2組測(cè)試數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸一化處理，結(jié)果如表5所示。
將歸一化的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到測(cè)試數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果，如表6所示。
與故障模式對(duì)比可知，第一組對(duì)應(yīng)的故障是R2短路，第二組對(duì)應(yīng)的故障是R1開路。由此可以看出，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)不僅可以識(shí)別樣本自身故障，而且還具有一定的泛化能力，經(jīng)過彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，取得了良好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。
5 結(jié)語(yǔ)
本文針對(duì)傳統(tǒng)BP算法誤差下降緩慢，調(diào)整時(shí)間長(zhǎng)，甚至陷入局部極小點(diǎn)而不能自拔等局限性，運(yùn)用彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，結(jié)合某型雷達(dá)設(shè)備中的射頻放大電路進(jìn)行建模、仿真，用Matlab設(shè)計(jì)并用改進(jìn)后的算法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，仿真結(jié)果證明該方法對(duì)克服傳統(tǒng)BP算法的局限性有顯著效果，縮短了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)，提高了訓(xùn)練效率，且診斷結(jié)果良好，為新型雷達(dá)裝備的故障診斷提供了一種有效的方法，在對(duì)裝備故障診斷維修上具有一定的實(shí)用意義。
評(píng)論