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文檔簡介
1、模擬電路故障診斷仍然是當(dāng)前國際電路檢測領(lǐng)域的熱點(diǎn)和前沿問題。而傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷方法已經(jīng)不能滿足大規(guī)模集成電路的診斷需求,特別是對于非線性、容差模擬電路的診斷。目前,對模擬電路故障診斷的研究,一是如何有效提取故障信息。二是如何建立高效的診斷模型。
考慮到模擬故障電路的沖擊響應(yīng)信號包含時變和非平穩(wěn)信息,需要用小波理論進(jìn)行預(yù)處理。本文研究應(yīng)用小波包進(jìn)行預(yù)處理,但是得到的小波包重構(gòu)子信號只是包含故障信息的各階模擬信號,無法作
2、為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的輸入。對此,提出了利用方差和峭度兩個量提取各子信號故障信息的方法,解決了非線性、容差模擬電路故障特征提取難的問題。在解決小樣本、非線性和高維模式識別問題中,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,支持向量機(jī)具有泛化能力強(qiáng)、全局最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn),本文研究應(yīng)用支持向量機(jī)來進(jìn)行模擬電路的故障診斷,針對DAG-SVM中由于節(jié)點(diǎn)選擇的隨機(jī)性,易導(dǎo)致“誤差積累”的缺點(diǎn),提出了基于向量投影的PDAG-SVM法。
本文研究了一個從實(shí)際電路到故障診斷再
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