【摘 要】
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采用故障信息量对容差电路输出信号中的故障征兆进行描述,采用等间隔选取特征点、单特征点诊断信息量最大和多特征点联合诊断信息量最大3种不同的特征子集选取规则,提出了基
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采用故障信息量对容差电路输出信号中的故障征兆进行描述,采用等间隔选取特征点、单特征点诊断信息量最大和多特征点联合诊断信息量最大3种不同的特征子集选取规则,提出了基于改进映射函数、自适应权重、基于自然选择以及基于自然选择和自适应权重的4种离散粒子群优化（BPSO）算法对特征子集进行搜索的方法,并将获取的不同最佳特征子集分别用于训练不同的神经网络,并用训练好的神经网络完成容差电路的故障定位。仿真实验结果证明了容差电路故障特征子集的改进BPSO搜索算法的有效性,故障定位效率可达95.2%.
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