小波和神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

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随着电子工业的飞速发展,电子设备的复杂性越来越高,其中模拟器件和电路不可缺少,理论分析和实际应用表明,这些设备中的模拟电路较数字电路更容易发生故障。对这种设备的维护和保养十分复杂,耗费精力与财力,但却是保障系统正常运行不可缺少的。传统的人工故障诊断方法已无法满足要求,以神经网络为代表的计算智能技术为模拟电路的故障诊断提供了一条有效途径。 论文在吸取众多模拟电路故障诊断研究成果的基础上,结合当今测试技术和人工智能技术的最新成果,针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性等难点,以小波和BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,研究了模拟电路故障诊断方法。 论文的主要工作有: (1)利用电路仿真软件EWB和PSPICE,对电路中的可及点进行蒙特卡罗分析,构造训练样本集和故障样本集。 (2)针对目前BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的问题,采用多频测试法建立交流故障字典,在MATLAB 下进行仿真验证。 (3)在相同的条件和精度下,分别采用BP小波网络和传统BP神经网络对测试电路进行故障诊断。 (4)基于小波和BP神经网络的故障诊断方法对具有容差的模拟电路进行了较准确的诊断,提高了诊断速度,达到了预期的目的。
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