李建強
摘要:常規的電視電路直流故障診斷方法未融合故障特征,導致其難以準確診斷電路故障。因此,提出基于改進反向傳播(backpropagation,BP)神經網絡的電視電路直流故障診斷方法。首先對電視電路直流故障進行全局搜索,完成故障點的診斷;其次在已診斷的故障點中,運用小波基函數對故障特征進行提取,在此基礎上,改進BP 神經網絡的故障診斷模型;最后在樣本集的訓練中完成故障診斷方法的實現。實驗中對電視電路的5 處節點進行故障診斷,改進后的BP 神經網絡模型的故障診斷準確率達90%,高于基于機器學習(XGBoost)算法的故障診斷準確率(50%),表明基于改進BP 神經網絡的故障診斷方法能夠有效診斷電路故障。
關鍵詞:BP 神經網絡;電視電路;電路直流故障;故障診斷
中圖分類號:TN707 文獻標識碼:A