[发明专利]基于遗传算法的模拟电路故障元件参数辨识方法有效
| 申请号： | 201910978616.9 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110673017B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 杨成林;陈钇任 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/28 | 分类号： | G01R31/28;G06N3/12 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平;陈靓靓 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 模拟 电路 故障 元件 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法的模拟电路故障元件参数辨识方法，其特征在于，包括以上步骤：/nS1：获取模拟电路在D个测点t
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