【摘 要】
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模拟电路故障诊断的研究经过四十多年的发展,己经形成一系列理论和方法,但由于其本身理论的复杂性以及目前诊断方法的实用性不强,使得应用前景与人们的期望差距甚远。近年来,
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模拟电路故障诊断的研究经过四十多年的发展,己经形成一系列理论和方法,但由于其本身理论的复杂性以及目前诊断方法的实用性不强,使得应用前景与人们的期望差距甚远。近年来,神经网络、小波理论和模糊理论等得到了快速发展,已经开始应用在容差模拟电路故障诊断中。本文主要研究了容差模拟电路故障诊断的小波神经网络方法和模糊神经网络方法。在BP神经网络的基础上提出的这些方法,主要目的是为了减少故障诊断时间和提高网络的平均诊断正确率。本文首先对BP神经网络算法的基本原理及其改进方法做了详尽的论述,并将基于主元分析预处理的BP神经网络应用于容差模拟电路故障的诊断;其次,在经典的小波神经网络基础上,提出了一种改进的多输入多输出的小波神经网络,采用自适应学习率及附加动量BP算法进行训练,将该小波神经网络应用于容差模拟电路故障诊断中,研究了它对故障诊断的效果,并用BP神经网络对同样的故障样本进行故障诊断,对两种诊断方法进行了比较;然后,将模糊理论和BP神经网络相结合,构造了一个基于Takagi-Sugeno型模糊推理系统的集成自适应模糊神经网络,利用混合算法来训练网络权值、优化隶属度函数,通过仿真实验验证了该诊断方法的可行性和有效性,并与BP神经网络方法进行了比较。
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