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公开(公告)号：CN110673017B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910978616.9
申请日：2019-10-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的模拟电路故障元件参数辨识方法，首先分析得到模拟电路在不同测点处的传输函数，测量得到模拟电路在预设激励信号下这些测点处的输出电压，将元件参数值向量作为遗传算法中的个体，在对交叉、变异后的个体进行优选时，先按照故障类型对种群个体进行分组，选择每个故障类型的最优个体加入下一代种群，再从剩余个体中优选个体加入下一代种群，将最后一代种群中最优个体的参数值作为元件参数辨识结果。本发明通过遗传算法实现对模拟电路单故障和双故障的故障元件参数辨识。
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公开(公告)号：CN110673017A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910978616.9
申请日：2019-10-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的模拟电路故障元件参数辨识方法，首先分析得到模拟电路在不同测点处的传输函数，测量得到模拟电路在预设激励信号下这些测点处的输出电压，将元件参数值向量作为遗传算法中的个体，在对交叉、变异后的个体进行优选时，先按照故障类型对种群个体进行分组，选择每个故障类型的最优个体加入下一代种群，再从剩余个体中优选个体加入下一代种群，将最后一代种群中最优个体的参数值作为元件参数辨识结果。本发明通过遗传算法实现对模拟电路单故障和双故障的故障元件参数辨识。
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公开(公告)号：CN111260063A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010025988.2
申请日：2020-01-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/12 , G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的模拟电路故障定位与参数辨识方法，获取测点的传输函数，分析模拟电路的模糊组信息，确定每个模糊组的代表故障元件，当模拟电路出现故障时首先获取当前输出，再利用遗传算法确定当前输出对应的故障元件参数值向量，从而定位出发生故障的代表性故障元件，然后再基于遗传算法确定该代表性故障元件的参数值范围。采用本发明可以有效实现对模拟电路的故障诊断和故障元件参数辨识。
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