基于遗传粒子群算法的模拟电路测试点选择
基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法
基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法
吴喜华;谢利理;葛茂艳
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2010(033)004
【摘要】主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP 算法相结合的GA-LMBP算法.通过诊断实例,比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA-LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率.
【总页数】4页(P177-179,189)
【作者】吴喜华;谢利理;葛茂艳
【作者单位】西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于PSpice与LM算法的模拟电路故障诊断方法 [J], 夏敏芳;刘牮
2.基于覆盖算法的模拟电路故障诊断方法 [J], 丁伟聪;李志华;裴杰才
3.一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法 [J], 苗苗
4.基于遗传粒子群算法的模拟电路故障诊断方法研究 [J], 祁涛;张彦斌;温晋华
5.基于改进PSO算法优化LSSVM的模拟电路软故障诊断方法 [J], 丁国君;王立德;申萍;刘彪
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基于非线性优化算法的电路参数估计研究
基于非线性优化算法的电路参数估计研究近年来，随着电子科技的快速发展，电路参数估计技术在众多应用领域中得到了广泛应用。
为了实现对电路系统的高精度建模和优化，研究者们逐渐采用了基于非线性优化算法的电路参数估计方法。
一、非线性优化算法的基本概念非线性优化算法是解决非线性规划问题的一种重要方法。
它可以通过寻找一组最优解，使得目标函数达到最小或最大值来优化问题的解决方案。
在电路参数估计中，非线性优化算法可用于寻找使模型误差函数最小的电路参数值。
二、常用非线性优化算法介绍1. 遗传算法（GA）遗传算法是基于进化原理的一种优化算法。
通过模拟自然生物进化的过程，在解空间中搜索问题的最优解，以提高算法的收敛速度和搜索效率。
在电路参数估计中，遗传算法可以通过不断地变异和交叉，生成新的电路参数组合，以逐步优化电路模型的误差函数。
2. 粒子群算法（PSO）粒子群算法是一种基于群集智能的优化算法。
它基于模拟飞禽走兽的群体行为，通过不断地调整粒子的速度和方向，搜索最优解。
在电路参数估计中，粒子群算法可以通过多个粒子不断地搜索电路参数空间，从而快速收敛到最优解。
3. 蚁群算法（ACA）蚁群算法是一种源于蚂蚁觅食行为的优化算法。
在这种算法中，每只蚂蚁都会在解空间中搜索最优解，并将其信息传递给其他蚂蚁。
这样，整个蚁群可以通过相互合作来找到最优解。
在电路参数估计中，蚁群算法可以模拟蚂蚁搜索电路参数空间的行为，从而优化模型的误差函数。
三、基于非线性优化算法的电路参数估计研究电路参数估计是一种动态和复杂的问题，在很多情况下，模型与真实电路之间存在误差。
为了减小这种误差，研究者们逐渐采用基于非线性优化算法的电路参数估计方法。
这种方法可以通过搜索整个电路参数空间，找到使模型误差函数最小的电路参数组合。
同时，非线性优化算法也可以提高电路模型的精度和效率，从而实现更高质量的电路参数估计结果。
四、电路参数估计方法的应用和发展非线性优化算法在电路参数估计中的应用已经取得了重要的研究成果，但是仍然需要进一步探索其应用领域和发展方向。
2024版GENESIS入门教程
程•GENESIS2024概述•安装与配置•基本操作与界面介绍•项目管理功能应用•电路设计实例分析•仿真分析与优化设计•总结与展望目录GENESIS2024概述010405060302软件背景与特点航空航天汽车工业能源领域生物医学前景02030401更高效的计算算法和并行技术，提高仿真速度。
更丰富的物理模型库和更精确的仿真结果。
更强大的多物理场耦合分析能力，实现更复杂的工程问题求解。
更智能的前后处理功能，提高用户的使用体验。
版本更新与功能增强安装与配置GENESIS2024支持Windows 、Linux 和macOS 等主流操作系统。
操作系统建议至少使用4核CPU ，8GB 内存，以硬件要求需要预先安装Python 3.6及以上版本，软件依赖010203系统要求与兼容性1 2 301 02 03data_pathlog_level设置日志级别，可选值为`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR`等。
01 02 03优化建议根据实际项目需求，合理调整配置参数以提高运行效率。
定期备份配置文件，以防意外修改导致的问题。
基本操作与界面介绍启动界面及功能区域划分启动界面功能区域划分菜单栏、工具栏和状态栏详解菜单栏工具栏状态栏编辑操作文件操作视图操作其他常用快捷键工具操作常用操作快捷键汇总项目管理功能应用创建新项目及设置项目属性创建新项目在GENESIS2024中，用户可以通过菜单栏或工具栏快速创建新的项目，并根据需要选择项目模板。
设置项目属性新项目创建后，用户需要设置项目的各种属性，如项目名称、项目描述、项目开始和结束日期等。
这些属性有助于用户更好地管理和跟踪项目。
自定义字段除了默认的项目属性外，GENESIS2024还支持用户自定义字段，以满足不同项目的特定需求。
导入项目数据GENESIS2024支持从多种格式的文件中导入项目数据，如Excel、CSV、XML等。
用户可以根据需要选择合适的格式进行导入。
粒子群算法优化电路matlab
粒子群算法优化电路matlab粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。
PSO算法通过模拟个体在搜索空间中的迭代移动来寻找最优解。
在电路优化中，PSO算法可以用于寻找电路参数的最优解，比如电路的元件数值、拓扑结构等。
在MATLAB中，可以利用现有的PSO算法工具箱或者编写自己的PSO算法来优化电路。
下面我将从几个方面介绍如何在MATLAB中使用PSO算法优化电路。
首先，你需要定义电路的优化目标。
这可以是最小化电路的成本、功耗或者最大化电路的性能等。
然后，将电路的参数作为优化变量，建立优化问题的目标函数。
在MATLAB中，你可以利用匿名函数或者自定义函数来定义这个目标函数。
接下来，你可以使用MATLAB中的优化工具箱中的PSO算法函数，比如“particleswarm”函数来执行优化过程。
你需要设置PSO算法的参数，比如粒子数量、迭代次数、惯性权重等。
这些参数的选择会影响优化结果，需要根据具体问题进行调整。
另外，你还可以编写自己的PSO算法代码来优化电路。
PSO算法的核心是粒子的位置更新和速度更新公式，你可以根据PSO算法的原理编写这些更新公式的MATLAB代码，然后在每次迭代中更新粒子的位置和速度，直到满足停止条件为止。
最后，在优化过程结束后，你可以分析优化结果，比较优化前后电路的性能指标，验证优化效果。
如果需要，你还可以将优化后的电路参数应用到实际电路中进行验证。
总之，利用PSO算法优化电路需要定义优化目标、建立目标函数，选择合适的PSO算法参数，执行优化过程并分析优化结果。
在MATLAB中，你可以利用现有的优化工具箱函数或者编写自己的PSO 算法代码来实现电路优化。
希望这些信息能对你有所帮助。
基于粒子群算法的逆变电路P』D控制
基于粒子群算法的逆变电路P』D控制摘要：针对逆变控制系统中PID控制器参数整定困难的问题，提出了基于粒子群算法的逆变电路PID控制器设计方法。
通过推导逆变电路模型得到逆变电路传递函数，以该传递函数作为PID控制对象，利用粒子群算法搜索PID参数。
MA TLAB仿真结果证明了该方法的可行性和优越性。
与采用遗传算法相比较，该粒子群算法能更快的获得合适的PID控制参数，所需迭代次数更少。
关键词：粒子群算法PID控制逆变电路遗传算法Abstract：A method of designing a PID controller to control the inverter circuit is provided，which bases on the Particle Swarm Optimization and focuses on the PID controller parameter tuning issue.A transfer function is deduced from the inverter circuit model and is used as a control object of the PID controller.The PSO is used to search the best PID parameters.MA TLAB simulation results demonstrated the feasibility and advantages of this pared with the genetic algorithm，the particle swarm algorithm can be faster to get the proper PID control parameters and required less the number of iterations.Key Words：PSO PID controller GA inverter circuitPID控制器是按比例、微分和积分线性组合起来的一种调节器，由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性高等特点被广泛于逆变器控制等工业控制领域。
基于粒子群结合遗传算法PSOGA...
摘要随着计算机技术的革新与互联网的飞速发展，云计算应运而生。
云计算是一种新兴的商业计算模式，它利用成熟的虚拟化技术将大量的基础设施资源集中起来，实现了数据中心资源的按需服务。
在云计算中，由于资源具有动态性、异构性、大规模性等特点，如何根据云计算的实际特点制定合适的资源分配策略是目前急需解决的问题。
智能优化算法由于其高度并行、自组织、自适应等特性，已经被广泛用于解决云计算的资源分配问题，本文通过研究云计算下的资源分配问题，对现有的资源分配算法存在的问题进行了分析，主要进行了以下方面的研究工作：①提出一种粒子群结合遗传算法（PSO-GA）的云计算资源分配算法。
传统的的粒子群算法、遗传算法在云计算资源分配过程中均容易陷入早熟收敛的缺陷，不能很好解决云计算下的资源分配。
针对这一问题，提出PSO-GA资源分配算法，该算法在遗传算法的基础上通过引入种群分割、种群覆盖的概念，并且将粒子群算法中的变异算子应用到PSO-GA算法的变异过程中。
实验表明，PSO-GA算法能够有效解决单一的遗传算法和粒子群算法的早熟收敛的缺陷，提高最优解收敛速度和算法执行效率。
②提出一种改进型人工鱼群算法（IAFA）的云计算资源分配算法。
在云计算资源分配过程中，在种群规模较大的情况下，PSO-GA算法收敛速度较慢，不能快速得到全局最优解。
为了解决这一问题，本文提出一种改进型人工鱼群算法（IAFA），在原来行为的基础上淘汰了随机行为，增加了跳跃行为，促使了陷入局部最优的人工鱼跳出局部极值继续搜索全局最优；引入生存周期和生存指数的概念，节约了储存空间，提高了算法的效率。
实验表明，IAFA算法能够在种群规模较大的情况下快速收敛并得到全局最优解。
③扩展了云计算仿真模拟平台CloudSim，对上文提出的算法进行仿真模拟。
本文分析和研究了CloudSim的资源分配机制，对CloudSim平台进行重编译，在CloudSim上实现了PSO-GA、IAFA等算法的仿真程序，并对算法进行了模拟验证和对比分析，实验证明了上述两种改进算法的有效性。
《学报》2006年总目次
一
Ｍ ｈｄｏ ｕ ｉ ｐ连接模式下 Ｌ Ｄ ｒ Ｖ Ｓ信号质量测试 ………………… 薛俊东 梁 昊 周永钊 （ ６ ５） 模糊聚类分析方法在管道泄漏检测系统 中的应用研究 …… 崔 谦 靳世久 李一博 （ ） 印 电学过程成像的多传感器融合研究 … 邓 湘 唐 宇（ ３ ６） 灰色 Ｇ １ １ 模型在虚拟仪器测量过程控制 中的应用 Ｍ（ ， ）
… … … … … … … … … … … … … … … … … … … …
研究
一
…………………………………………… 赵
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宇 （ ７ ６）
一
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一
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种便携式肌 电信号 （ ＭＧ） Ｅ 提取方法及其 电路实现 …… 何乐生 倪海燕 宋爱 国（０ ７） 种基 于微 波干燥 的水分快速测定 仪……… …… …… …… 杨清海 滕召胜 凌 菁 （５ ７） 仪表放 大器输入范围扩展的研究与应用 …… 鲍亚南 （０ ８） 变化脉冲频率的计算机测量方法 … 姜 秀柱 徐 钊 （ ６ ８） 伪随机计数器的设计原理 …………………………………… 郑艳梅 方葛 丰 张 丹 （９ ８） 电信电缆监测仪的研制 … 柴 智 刘正光 车秀阁（ ３ ９） ＤＰ Ｐ Ｓ 与 Ｃ机 的高速 串行通信设计 ………………………… 林建辉 李 彬 高 燕（ ８ ９） 基于ＦＧ Ｐ Ａ的 ＨＤ Ｖ显示器测试 图案发 生器 ……………… Ｔ 张 涛 国澄明 俞斯乐 （０ ） １ １
基于Rollout算法的模拟电路测点选择
基于Rollout算法的模拟电路测点选择黄以锋;景博;穆举国【摘要】Aiming at the topic of test point selection for analog circuitry, the integer-encoding fault dictionary has been studied. Hie test pointselection based on information entropy algorithm is analyzed, and the entropy algorithm is optimized with Rollout algorithm to setup a new testpoint selection algorithm. The detail calculating procedures and effects of the new algorithm are given. The experimental result indicates that theresult of new algorithm is better than information entropy algorithm, and its superiority is more notable when the fault dictionary becomes morecomplex.%针对模拟电路的测点选择问题,对整数编码故障字典进行了研究.分析了基于信息熵算法的测点选择算法,并采用Rollout算法对信息熵算法进行优化,建立了一种新的测点选择算法,给出了新算法的详细计算过程和计算效果.试验结果表明,新算法的计算效果优于信息熵算法,且随着故障字典复杂度的增加,优势更加明显.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2012(033)002【总页数】5页(P5-8,11)【关键词】模拟电路;故障诊断;可测性设计;故障字典;Rollout算法;测点选择【作者】黄以锋;景博;穆举国【作者单位】空军工程大学工程学院,陕西西安710038;空军工程大学工程学院,陕西西安710038;空军驻西安地区军事代表局,陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP3060 引言测点选择问题是模拟电路故障诊断和可测性设计过程中的一个关键问题，得到了国内外学者的广泛关注。
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关 键 词 ：模 拟 电 路 ； 故 障 诊 断 ；遗 传 粒 子 群 算 法 ； 测 试 点 选 择
中 图 分 类 号 ：Ｔ ７ ０ Ｎ １ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ ６ ４—５ ９ （ ０ １ ０ —０ ０ ７５ ２ １ ） ２ ０ １— ３ ０
Ｔｅ ｔＰｏ ｎ ｅｅ ｔｏ ｏ ａ ｏ ｒ ｕ ｔ ｉ ｇ Ｇｅ ｅ ｉ ｒ ｉｌ ｓ ｉ ｔ Ｓ ｌｃ ｉ ｎ ｆＡｎ ｌ ｇ Ｃｉ ｃ ｉｓＵｓｎ ｎ ｔｃ Ｐａ ｔｃ ｅ Ｓｗａ ｍ ｒ Ｏｐｔｍｉ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｉ ｚ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ
１ 模 拟电路测试点选择
模 拟 电路 各节 点 的特征信 息一 般有冗 余 ，通过 选 择 最优 测试点 可 以减少冗 余测 试 ；降低测 量成本 ，同
时对分类 器来 说 ，测试 点减少 可 以减少测 试 时间 。在
可 测性 设 计 中 ，测 试 点 选 取 问 题 被 证 明 是 Ｎ Ｐ难
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ａ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔｃｐａｔｃ ｅｓ ｌｎｏ ｔｍ ｉａ ｉｎ ａｇ ｒｔ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅｉ ｒｉｌ ｗａｉ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｌｏ ｈｍ ｎ ｎｔｇ ｒｃ ｄ ｄ ｆｕ ｔｄ ｃｉｎ ｒ ｓｐｒｐｏ ｅ ｏ ｅｅ ｔ ｉ ａ ｄ ｉ ｅ ｅ ・ ｏ ｅ ａ ｌ ｉ ｔ ａ ｙ ｗａ ｏ ｓ ｄ ｆｒｓ ｌｃｉ ｏ ｎｇ
模拟 电路 的广泛应 用及模 拟 电路 的复杂度 与密集 度 不断地增 长 ，使得对 其运行 可靠性 的要 求也 日益提
Байду номын сангаас
结合遗 传算 法优 良的全 局搜 索能力 ，提 出运 用整数 编
码故 障字典 与粒 子群算 法相 结合 ，利用 遗传算 法对 粒
子群进 行优化 选择 测试 点 。
高。模拟 电路故 障发生 率较高 ，即便 是在 数模 混合 电 路 中 ，故 障也 主要 发生 在模拟 部分 ，因此 发展模 拟 电
ｔ ｅ ｏ ｔ ｍ ｔ ｓ ｐ ｉ ｔ ｏ ｎ ｌ ｇｃｒ ｕ ｔ．Ｆ ｒｔ ， ｔ ｅｉ ｔｇ ｒｃ ｄ ｄ ｆｕ ｔ ｉｔ ｎ ｒ ａ ｏ ｓｒ ｃｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｏ ｉｉ ａ ａ ａｏ ｓ ｏｎ ｓ ｈ ｐｉ ｍｕ ｅ ｔ ｏ ｎｓ ｆ ａ ｏ ｉ ｉ ａ ｃ ｓ ｉｓ ｙ ｈ ｎｅ ｅ — ｏ ｅ ｌ ｄ ｃｉ ａｙ ｗ ｓｃ ｎ ｔ ｔ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｎ ｌ ｔ ｆ ｅ ｔ ｉ ｔ． ｌ ａ ｏ ｕ ｈ ｇ ｄ ｔ ｐ
计 测 技 术
理 论 与 实 践
・１ ・
基于 遗 传 粒子 群 算 法 的模 拟 电路 测 试 点选 择
罗沛清 ，梁青阳 ，江钦龙
（ 空军航 空大 学，吉林 长春 １０ ２ ） ３ ０ ２ 摘 要 ： 针 对 模 拟 电路 测 试 点 选 择 的特 点 ，提 出利 用 遗 传 粒 子群 算 法 与整 数 编 码 故 障 字 典 相 结 合 的方 法 进
Ｔｈ ｎ ｔｅ ｇ ｎ ｔｃ ｐ ｒｉ ｌ ｗａＦ ｐｉ ｚ ｉｎ ａ ｇ ｒｔｍ ｓｕ ｅ ｏ ｆｎ ｈ ｐ ｉ ｍ ｅ ｔｐｏｎ ｓ Ｔ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｅｅ ｔｔ ｅ ｈ ｅ ｅｉ ａ ｔｃｅ ｓ ｒｆ ｏ ｔｍｉａｔ ｏ ｈ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｄ ｔ ｅ ｏ ｔｍｕ ｔｓ ｉｔ ． ｈｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓ ｕ ｅ ｏ ｓ ｌｃ ｈｅ ｉ ｏ ｌ ｉ ｉ ｔ ｓ ｏｎｔ ｆａ ｎ ｌｇｆｈｅ ｎｄｃｏ ｐ ｒ ｄｗｉ ｏｈ ｒｍｅｈ ｄｓｂ ｔｔｓｉａ ｘ ｅ ｍｅ ｓ ｅ ｔｐ ｉ ｓ ｏ ｎ ａ ａｏ ｉ ｒａ ｍ ａ ｅ ｔ ｔｅ ｔｏ ｙ ｓａ ｉｔｃ ｌｅ ｐ ｒ ｎｔ．Ｔｈｅ ｒｓ ｌｓｓ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｅｈ ｄ ｉ ａ ｙｔ ｎ ｈ ｈ ｉ ｅ ｕｔ ｈｏ ｔ ａ ｈｓｍ ｔｏ ｓｅ ｓ ｏｆ ｄ ｔ ｅ ｉ ｇ ｏ ｌｏ ｔｍｕｍ ｅ ｔｐ ｉ ｔ． ｌｂａ ｐｉ ｔｓ ｏ ｎｓ Ｋ ｅ ｗｏｒ ｓ：ａ ｌｇ ｃ ｒ ｉ ｙ ｄ ｎａｏ ｉｃｕｔ ｓ；ｆ ｕｔｄｉｇ ｏ ｉ ； ｇ ｎｅｉ ａ ｔｃｅ ｓ ｒｎ ｏ ｔｍ ｉａ ｉｎ ａ ｇ ｒｔｍ ；ｔ ｓ ｉ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｌ ａ ｎ ｓｓ ｅ ｔｃ ｐ ｒｉｌ ｗａ ｌ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｏ ｈ ｌ ｉ ｅ ｔｐｏｎｔｓ ｌ ｃｉｎ
Ｌ Ｏ Ｐ ｉｉｇ ＬＡ Ｇ Ｑｎ ｙｎ ， Ｉ Ｎ ｉｌ ｇ Ｕ ｅｑ ， Ｉ Ｎ ｉ ａｇ ＪＡ Ｇ Ｑｎｏ ｎ ｇ ｎ
（ ｖ ｔ ｎＵ ｉｅ ｉ ｆ ｉＦ ｒ ， ｈｎ ｃｕ ３０ ２ Ｃ ｉａ Ａ ｉｉ ｎｖｒ ｔ ｏ ｒ ｏｃ Ｃ ａｇｈ ｎ１０ ２ ， ｈｎ ） ａｏ ｓｙ Ａ ｅ
路诊 断技术 很有必 要 。 由于模 拟 电路 的输 入激励 和输 出响应都是 连续量 ，元器 件具有 容差 、非线 性 、反馈 等特 征 因素 ，使得模 拟 电路难 以用准 确数学 模 型进行 描述 ，给故 障诊断带 来很 大 困难 ，因而模拟 电路 的故 障诊 断 技 术 进 展 比较 缓 慢 ，实 际 应 用 还 比较 少 。 电压信 号 由于提取方 便 ，在 模拟 电路故 障诊 断时 ，一
行测试 点选择 。首先 根据各 测试 点 的数据建 立整 数编码 故 障 字典 ，然后 利用 遗传 粒子 群 算法 选取 最 优 测试 点 。 将 该 方 法 应 用 于 实 际 模 拟 滤 波 器 的测 试 点 选 择 ， 结 果 表 明 ：利 用 该 方 法 很 容 易 求 出模 拟 电 路 的 全 局 最 优 测 试