摘 要： 模擬電路受到自身特性和外界環(huán)境的影響，故障變化具有非線性、時(shí)變性，針對(duì)當(dāng)前模擬電路故障診斷模型的特征和分類器參數(shù)不匹配的難題，提出一種粒子群算法選擇特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷模型。首先對(duì)當(dāng)前模擬電路故障診斷現(xiàn)狀進(jìn)行分析，指出它們存在的缺陷；然后提取模擬電路故障診斷特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模擬電路故障診斷分類器；最后采用粒子群算法對(duì)模擬電路故障特征與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在Matlab 2012平臺(tái)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，該模型的模擬電路故障診斷性能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他參比模型，具有廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞： 模擬電路； 特征選擇； 故障診斷； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 粒子群算法

中圖分類號(hào)： TN710.4?34； TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）19?0140?04

Abstract： The analog circuit is influenced by its characteristics and external environment， and its fault is non?linear and time?varying. The available fault diagnosis models of analog circuit are difficult to solve the match problem of features and classifier parameters， an analog circuit fault diagnosis model based on particle swarm algorithm optimizing feature and neural network is presented. The current situations of analog circuit fault diagnosis are analyzed， and their shortcomings are pointed out. The features of analog circuit fault diagnosis are extracted. The neural network is used as the classifier of analog circuit fault diagnosis. The analog circuit fault features and neural network parameters are optimized with particle swarm optimization， and simula?ted with Matlab 2012. The results show that the performance of the proposed model is superior to that of other reference models， and has wide application prospects.

Keywords： analog circuit； feature selection； fault diagnosis； neural network； particle swarm optimization

0 引 言

當(dāng)前電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)模不斷增大，各種電路越來越復(fù)雜，電路出現(xiàn)故障的概率急劇上升，相對(duì)于數(shù)字電路，模擬電路工作環(huán)境更加復(fù)雜，再加上自身特性，模擬電路故障診斷具有更加重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，一直是電網(wǎng)系統(tǒng)研究中的重點(diǎn)[1]。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)模擬電路故障診斷進(jìn)行了相應(yīng)的探索和研究，提出了許多有效的模擬電路故障診斷模型[2]。當(dāng)前模擬電路故障方法主要分為傳統(tǒng)模型和現(xiàn)代模型兩類方法，傳統(tǒng)模型主要有專家系統(tǒng)與灰色理論等[3?4]，屬于線性的模擬電路故障診斷模型，對(duì)小規(guī)模模擬電路故障診斷效果好，但對(duì)于大規(guī)模的模擬電路，建模效率低，同時(shí)由于模擬電路工作狀態(tài)與特征間是一種復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)模型無法描述其變化特點(diǎn)，故障診斷正確率急劇下降，難以滿足模擬電路故障診斷的實(shí)際應(yīng)用要求[5]。現(xiàn)代模型基于非線性理論進(jìn)行模擬電路故障診斷建模，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)等[6?7]，現(xiàn)代模型通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)擬合電路工作狀態(tài)與特征間的非線性關(guān)系，成為當(dāng)前模擬電路故障診斷的主要研究方向，其中支持向量機(jī)的訓(xùn)練過程相當(dāng)耗時(shí)，很難滿足模擬電路的故障診斷要求，應(yīng)用范圍受到一定的限制[8]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度要快于支持向量機(jī)，且模擬電路故障診斷結(jié)果不錯(cuò)，尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí)，速度較快，應(yīng)用最為廣泛[9]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷結(jié)果與參數(shù)相關(guān)，如參數(shù)選擇不當(dāng)，則會(huì)導(dǎo)致模擬電路故障診斷性能下降[10]。模擬電路的狀態(tài)特征同時(shí)亦與診斷結(jié)果密切相關(guān)，然而當(dāng)前模擬電路故障診斷模型將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與特征選擇問題分開考慮，完全割裂了兩者之間的關(guān)系，無法構(gòu)建高準(zhǔn)確率的模擬電路故障診斷模型[11]。

針對(duì)當(dāng)前模擬電路故障診斷中的特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不匹配的問題，提出一種粒子群算法選擇特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷模型（PSO?BPNN）。在Matlab 2012平臺(tái)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，本文提出模型的模擬電路故障診斷性能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他參比模型。

1 相關(guān)理論

1.1 模擬電路工作狀態(tài)的特征提取

Step3：更新慣性權(quán)重，調(diào)整粒子的飛行速度和位置，產(chǎn)生新的粒子群。

Step4：若達(dá)到了結(jié)束條件，就可以得到模擬電路故障診斷的最優(yōu)特征子集和最合理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

Step5：建立模擬電路故障診斷模型，并對(duì)待檢測的模擬電路故障進(jìn)行檢測，根據(jù)檢測結(jié)果采取相應(yīng)的措施。

3 結(jié)果與分析

為了分析PSO?BPNN的模擬電路故障診斷性能，采用圖2的模擬電路進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在Matlab 2012平臺(tái)下進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)PSO?BPNN，模擬電路故障診斷參比模型為：

（1） 原始模擬電路故障診斷特征，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)隨機(jī)確定的模擬電路故障診斷模型（BPNN1）；

（2） 原始模擬電路故障診斷特征，粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的模擬電路故障診斷模型（BPNN2）；

（3） 粒子群算法選擇模擬電路故障診斷特征，然后隨機(jī)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的模擬電路故障診斷模型（BPNN3）。

共收集100個(gè)模擬電路故障診斷的訓(xùn)練樣本，50個(gè)模擬電路故障診斷測試樣本，采用PSO?BPNN對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，所有模型都運(yùn)行100次，然后統(tǒng)計(jì)測試樣本的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其平均診斷率和誤診率如圖3，圖4所示，對(duì)圖3，圖4的模擬電路故障診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析，可以得到如下結(jié)論：

（1） 與BPNN1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比較可以發(fā)現(xiàn)，BPNN2獲得了更優(yōu)的模擬電路故障診斷結(jié)果，因?yàn)锽PNN2采用粒子群算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得模擬電路故障診斷率更高，這表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)會(huì)影響模擬電路故障診斷的結(jié)果。

（2） BPNN3的模擬電路故障診斷也要優(yōu)于BPNN1，這是由于粒子群算法對(duì)模擬電路故障特征進(jìn)行了選擇和優(yōu)化，得到了對(duì)電路故障診斷結(jié)果有重要作用的特征子集。

（3） 在所有模擬電路故障診斷模型中，PSO?BPNN的模擬電路故障診斷率最高，誤診率得到了降低，這是由于BPNN2和BPNN3只從一個(gè)方面對(duì)特征或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，沒有同時(shí)對(duì)它們進(jìn)行優(yōu)化，因此不可能建立性能優(yōu)異的模擬電路故障診斷模型，而PSO?BPNN同時(shí)從特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化，因而能夠獲得更加理想的模擬電路故障診斷結(jié)果。

4 結(jié) 語

傳統(tǒng)模擬電路故障診斷模型僅對(duì)特征或者BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，易出現(xiàn)特征和分類器參數(shù)不匹配的問題，為此提出基于PSO?BPNN的模擬電路故障診斷模型，首先根據(jù)Volterra級(jí)數(shù)提取模擬電路工作狀態(tài)的特征，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模擬電路故障分類器，并利用粒子群算法優(yōu)化特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果表明，PSO?BPNN解決了當(dāng)前模擬電路故障診斷模型存在的局限性，獲得了更高的模擬電路故障診斷率，在模擬電路故障診斷中具有廣泛的應(yīng)用前景。

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