基于LabVIEW及BP神經網絡的模擬電路故障診斷系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、模擬集成電路的廣泛應用、電路元器件的易損性及模擬電路故障診斷技術發(fā)展的緩慢性，促使世界各國對這項技術進行不懈的研究。神經網絡所具有的學習與認識、信息加工等能力使得它在故障識別技術中獨領風騷。LabVIEW是一種圖形化的開發(fā)環(huán)境，由于它獨特的優(yōu)勢被應用于故障診斷技術中。本論文的工作就是基于以上三個方面進行的，設計了一套基于LabVIEW及BP神經網絡的模擬電路故障診斷系統(tǒng)。本文所做的主要工作及取得的研究成果主要包括以下幾個方面：
　

2、　 (1)研究了傳統(tǒng)BP及其改進的神經網絡算法，提出了在LabVIEW平臺上標準BP算法的程序實現步驟，完成了程序的編寫，并以BP神經網絡在模式識別中的應用驗證了該程序的有效性。該方法是利用了LabVIEW圖形化編程特點的優(yōu)勢，采用LabVIEW提供豐富的控件及函數來實現BP算法，且通過對一個模擬電路產生的單故障及硬故障進行識別，驗證了該圖形化程序的有效性。
　　 (2)提出了利用LabVIEW與Matlab混合編程實現BP改

3、進算法程序，并以BP改進算法在函數逼近領域中的應用驗證了該程序的有效性。該方法是利用LabVIEW所提供的與Matlab應用程序的接口，即Matlab Script節(jié)點來實現BP改進算法。因為通過Matlab Script節(jié)點，不僅可以利用到Matlab強大的矩陣運算能力，而且可以利用Matlab的神經網絡工具箱所指定的建立神經網絡的一些基本函數，大大提高效率。
　　 (3)設計了基于LabVIEW及BP神經網絡的模擬電路故障診

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