機(jī)器學(xué)習(xí)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、密級桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目:機(jī)器學(xué)習(xí)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用研究（英文英文）:TheApplicationofMachineLearningtoFaultDiagnosisofAnalogCircuits研究生學(xué)號:1308201020研究生姓名:邵偉指導(dǎo)教師姓名指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)職務(wù):顏學(xué)龍教授申請學(xué)位門類:工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè):儀器科學(xué)與技術(shù)提交論文日期:2016年4月論文答辯日期:2016年6月摘要I摘要在數(shù)字電路大行其

2、道的今天，模擬電路因?yàn)橐恍┛陀^原因依然占據(jù)特殊的地位。模擬電路故障診斷中，“診斷需求”和“手段供給”之間存在嚴(yán)重不平衡。機(jī)器學(xué)習(xí)方法目前是模擬電路故障診斷的主流方法。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的最新成果，有著優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力，在誕生之初就在圖像語言等領(lǐng)域表現(xiàn)出了巨大的能量，但在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用鮮見，單單從平衡“需求”和“供給”的角度，將深度學(xué)習(xí)方法引入模擬電路故障診斷也是值得深入研究的。本文首先對機(jī)器學(xué)習(xí)故障診斷的流程做了系統(tǒng)性的闡述

3、，然后重點(diǎn)對深度學(xué)習(xí)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用做了深入研究，將深度學(xué)習(xí)的兩個(gè)主要模型：深度信念網(wǎng)和深度自編碼網(wǎng)，應(yīng)用到模擬電路故障診斷。以Leapfrog濾波器和帶通電路為實(shí)驗(yàn)電路，考察了深度網(wǎng)絡(luò)的效能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度網(wǎng)絡(luò)相比淺層網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到更好的故障診斷率，相比于主成分分析和小波分析特征提取方法，深度網(wǎng)絡(luò)提取的特征更優(yōu)，更能反映數(shù)據(jù)本質(zhì)屬性，同時(shí)還研究了ReLu神經(jīng)元對深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和稀疏度的改善作用，并在ReLu基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了更接近生