基于云模型优化PNN的模拟电路故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于云模型优化PNN的模拟电路故障诊断方法，通过构建CM‑PNN模型进行故障诊断，包括如下步骤：提取电路故障特征，获得特征样本；将特征样本分训练样本和测试样本，注意训练样本数目必须足够多，且远远大于测试样本数目，否则建立的正态云模型将无法正确反映样本分布；利用训练样本进行峰值云变换以建立多维正态云模型，将其作为模式神经元；确定模式层与求和层之间的连接权重；将测试样本输入到优化后的概率神经网络中进行加权求和；故障类别判别输出，输出结果判定为输出最大的故障类别。该方法优化了PNN的中心，带宽和连接权重，简化了PNN的训练过程，并可以确定隐含层神经元数目。