優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在電子設備故障診斷中的應用

(3)計算步長ak：

式中：En(W1)為誤差函數(shù)對權值矢量W的二次導數(shù)。

(4)調(diào)整權值：

(5)如果k除以樣本數(shù)N的余數(shù)為零時，pk+1=rk+1，否則計算新的搜索方向：

(6)如果梯度方向OrkO>ε，則置k=k+1，否則停止，Wk+1為所求權值矢量。

3診斷實例

現(xiàn)以一電子設備為診斷對象，驗證優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。樣本數(shù)據(jù)從測試口測試獲得，一共6個測試點，10個板卡故障。診斷步驟如下：

(1)故障特征提取

表1為實驗測得的故障樣本數(shù)據(jù)；表2為歸一化后的數(shù)據(jù)，其激活函數(shù)采用S型函數(shù)f=1／(1+e-ax)；表3為神經(jīng)網(wǎng)絡的目標輸出模式，1表示有故障，0表示正常。

(2)BP網(wǎng)絡的訓練

取輸入節(jié)點N1=6，輸出節(jié)點N3=11，隱層節(jié)點采用，a取1～10，本實驗中a取7(根據(jù)訓練誤差曲線調(diào)整而得)，N2=15。學習率η=0.2，訓練誤差E0.005，最大訓練次數(shù)n=1 000。圖2為BP網(wǎng)絡的訓練誤差曲線。

(3)BP網(wǎng)識別結果分析

①用樣本自身數(shù)據(jù)輸入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡中，其識別結果見表4。與故障模式對比分析可知，自身數(shù)據(jù)檢測正確率為100％。可見，該網(wǎng)絡達到了訓練的要求。