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基于优化技术的模拟电路故障诊断方法研究

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基于优化技术的模拟电路故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-12页
第1章 绪论第12-21页
  1.1 研究背景及意义第12-13页
  1.2 模拟电路故障诊断方法概述第13-19页
    1.2.1 经典模拟电路故障诊断方法第13-18页
    1.2.2 模拟电路故障诊断其他方法第18-19页
  1.3 本文研究的主要内容第19-21页
第2章 模拟电路故障特征提取方法研究第21-35页
  2.1 模拟电路故障特征提取方法第21-26页
  2.2 基于WPT的频带能量故障特征提取原理第26-31页
    2.2.1 小波包分析第26-29页
    2.2.2 小波包变换第29-31页
  2.3 实验结果第31-34页
    2.3.1 基于小波包故障特征提取方法数据采集第31-32页
    2.3.2 基于小波包方法的故障特征提取第32-34页
    2.3.3 基于小波包方法故障特征信号的归一化第34页
  2.4 本章小节第34-35页
第3章 基于GSA-BP神经网络故障诊断研究第35-46页
  3.1 引言第35-36页
  3.2 BP神经网络第36-40页
    3.2.1 BP神经网络模型的选取第36-37页
    3.2.2 BP网络拓扑结构第37页
    3.2.3 BP网络的层数选择第37页
    3.2.4 网络隐含层的神经元数第37-38页
    3.2.5 初始权值的选取第38页
    3.2.6 期望误差的选取第38页
    3.2.7 BP神经网络的学习步骤第38-39页
    3.2.8 BP神经网络的优势及局限第39-40页
  3.3 GSA算法第40-43页
    3.3.1 GSA优化算法描述第40-42页
    3.3.2 GSA算法流程第42-43页
  3.4 GSA-BP算法及流程第43-45页
    3.4.1 GSA优化BP神经网络原理第43-44页
    3.4.2 GSA-BPNN算法流程第44-45页
  3.5 本章小结第45-46页
第4章 粒子群算法改进及基于IPSO-BP模拟电路故障诊断第46-53页
  4.1 粒子群优化算法第46-48页
    4.1.1 粒子群优化算法第46页
    4.1.2 算法原理第46-47页
    4.1.3 粒子群优化算法流程第47-48页
  4.2 基于PSO-BP的模拟电路故障诊断第48-50页
    4.2.1 模型参数选择第48页
    4.2.2 PSO优化BP神经网络第48-50页
  4.3 对于PSO优化算法的改进第50-52页
    4.3.1 PSO算法的改进第50-51页
    4.3.2 IPSO优化BP神经网络流程第51-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第5章 实验研究第53-59页
  5.1 基于WPT-PSO-BP神经网络故障诊断实验与仿真结果分析第53-55页
  5.2 基于WPT-GSA-BP神经网络模拟电路故障诊断实验与仿真结果分析第55-57页
  5.3 基于WPT-IPSO-BP神经网络模拟电路故障诊断实验与仿真结果分析第57-58页
  5.4 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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