基于神經網絡的模擬電路故障診斷方法研究與實現.pdf

1、模擬電路故障診斷一直以來都是十分必要且有意義的，已成為熱門的研究課題。傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷的方法也有很多種，但是它們一般都是用于診斷開路、短路這種硬故障的，難以發(fā)現在電路中的各個元器件存在類似器件缺陷或緩慢失效之類的軟故障。此外，在很多情況下，一些電路只有一個可測試點，也就是它的輸出端，傳統(tǒng)的方法根本無法對它們進行有效診斷。而基于神經網絡的模擬電路故障診斷方法可以很好地解決這些問題。 本文研究了基于神經網絡的模擬電路故障診斷的

2、一般方法和診斷步驟，探討了BP網絡的結構設計、訓練算法以及用于故障診斷的優(yōu)勢，研究了選取有效采樣點和基于小波變換的故障特征提取方法，最后選取了一個典型濾波器電路，使用PSPICE和MATLAB軟件對故障診斷過程進行了具體的仿真實現。實驗結果表明，BP神經網絡能夠有效的對故障特征進行分類和識別，可以達到故障自動定位和診斷的目的，且診斷率高，而幾種提取故障特征的方法都是可行有效的?？傊谏窠浘W絡的方法，對于解決模擬電路的單點可測、單個軟