一种基于改进型极限学习机的模拟电路故障识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进型极限学习机的模拟电路故障识别方法，先采用模拟电路在不同转折频率下的电压特征向量作为输入，再基于各熵率选取各个隐藏层神经元对应的输入向量，并通过多维粒子群算法生成达到最高相关度的权值和偏置，然后通过粒子群算法和迭代运算找到合适的影响参数，从而构造高效的隐藏层模型，最后通过该隐藏层模型训练出识别模拟电路故障的诊断模型，进而来识别模拟电路故障，具有故障识别精度高、速度快等特点。