[发明专利]一种基于神经网络的电路故障诊断方法

权利要求书

1. 一种基于神经网络的电路故障诊断方法，包括以下步骤：

1)对待测电路施加电流或电压激励，测量可测接点电压；

2)将测量的可测接点电压值与与正常情况下的可测接点电压值进行比较获得电压增量，根据电路基尔霍夫定理获得电路元器件参数与激励、响应的电路故障特征方程；

3)将元件参数增量作为优化变量，根据电路故障特征方程建立约束非线性非连续最优化问题；

4)将约束非线性非连续最优化问题转化为无约束非线性非可微最优化问题，并建立神经网络的计算能量函数，构造无约束非线性非可微最优化问题的神经网络计算模型，利用所建立的神经网络计算模型求解元件参数，进行故障诊断。

2. 根据权利要求1所述的基于神经网络的电路故障诊断方法，所述步骤4)中利用不可微精确罚函数法将约束非线性非连续最优化问题转化为无约束非线性非可微最优化问题。

3. 根据权利要求2所述的基于神经网络的电路故障诊断方法，所述步骤4)中神经网络的计算能量函数为：

E(x,r)=Σj=1m|fi(x)|+Σi=1lri|Ci(x)|]]>

式中r＝[r₁，…，r_l]^T，r_i＞0，i＝1，…，l，m为函数f_j(x)的数量，l约束函数C_i(x)的数量。