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1、隨著電子技術(shù)的進(jìn)步,模擬電路向著大規(guī)模、集成化方向發(fā)展,電路元件發(fā)生故障的幾率大大增加,個(gè)別元件發(fā)生故障往往會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)的正常工作??萍嫉陌l(fā)展對(duì)模擬電路故障的測(cè)試和診斷提出了更加嚴(yán)格的要求,使得對(duì)模擬電路故障領(lǐng)域的研究顯得尤為重要,一些傳統(tǒng)的故障診斷方法不再適用于現(xiàn)在的電路。隨著以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)以及小波理論、混沌、粒子群等新方法不斷融合到故障診斷領(lǐng)域中,這些新方法為模擬電路故障診斷開(kāi)辟了新的思路,使模擬電路故障診斷方法
2、的研究趨于多樣化與實(shí)用化。進(jìn)行高效的故障診斷方法研究是發(fā)展的趨勢(shì)。本論文探討了模擬電路故障診斷,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法,主要內(nèi)容由以下幾部分構(gòu)成:
(1)詳細(xì)闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活應(yīng)用特性及有效分類(lèi)性能進(jìn)行了研究,并應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬電路故障診斷。
(2)在故障特征提取環(huán)節(jié)中,提出一種小波分解與模糊聚類(lèi)相結(jié)合進(jìn)行預(yù)處理的故障特征提取方法,濾除冗余及噪聲分量,有效提取
3、故障特征,實(shí)現(xiàn)降低故障信息維數(shù),優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。
(3)提出一種基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法,把混沌的遍歷性、隨機(jī)性和對(duì)初值的敏感性等特點(diǎn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、映射能力相結(jié)合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有混沌特性,改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、泛化能力,提高故障診斷效率。
(4)為了驗(yàn)證文中所提方法的正確性,使用ORCAD10.5、MATLAB軟件對(duì)實(shí)際電路進(jìn)行編程仿真;仿真結(jié)果表明,本文所提出的方法能夠
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