小波神經網絡在模擬電路故障診斷中的應用研究.pdf

1、隨著電子工業(yè)的飛速發(fā)展，模擬電路故障診斷的方法越來越受到學者們的重視。模擬電路故障診斷的研究歷經四十多年的發(fā)展，但能應用在實際的故障診斷中的方法還不是很多，主要原因是故障診斷理論的發(fā)展受到了限制，對非線性電路和有容差的電路難以進行診斷，特別是在超大規(guī)模模擬電路和數模結合電路的故障診斷的實現中，更是對現有的理論提出了新的挑戰(zhàn)。如今，在故障診斷這一方面，小波變換理論和神經網絡的研究及應用已成為研究熱點。在現有的研究中，很少有人對有容差的電路

2、即軟故障電路的故障診斷方法給出系統(tǒng)有效的方法，本文將針對這個問題進行研究分析。主要研究工作如下：
　　故障診斷系統(tǒng)大多存在自我學習，適應和提取信息困難，推斷匹配沖突等不足。針對傳統(tǒng)診斷技術的不足，本文提出了利用小波神經網絡的方法診斷模擬電路軟故障的方案。小波分析技術和神經網絡理論相結合的具體方法是：用小波分析來提取模擬電路的故障特征，用神經網絡的訓練代替以往的診斷專家系統(tǒng)知識獲取的部分；針對同一軟故障實驗電路，選用多分辨分析法和小

3、波包分析法兩種方法完成故障特征向量的提取。
　　研究并開發(fā)了基于小波神經網絡的模擬電路故障診斷系統(tǒng)，選擇低通濾波器電路作為實驗電路進行了仿真。本系統(tǒng)選取MATALB軟件來實現以下功能：一是提出有效的特征提取算法，二是如何設置神經網絡的參數。三是提出了小波神經網絡的有效訓練算法和故障診斷方法。通過實驗仿真和分析，驗證了多分辨分析法和小波包分析法各自的優(yōu)缺點。實驗結果表明，選取不同的故障特征提取方法，診斷的效率和正確率相差較大，這主要