基于小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容差模擬電路故障診斷.pdf

1、隨著電路網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜以及大規(guī)模集成電路的廣泛應(yīng)用，如何運(yùn)用高效的診斷技術(shù)對大規(guī)模容差電路進(jìn)行準(zhǔn)確的故障診斷是目前實(shí)際工程急需解決的問題，也是模擬電路故障診斷理論的發(fā)展趨勢。
　　 經(jīng)過多年的發(fā)展，模擬電路故障診斷作為一門融合多個學(xué)科和領(lǐng)域的理論、技術(shù)和方法的綜合性學(xué)科，已經(jīng)形成了一系列的診斷理論和方法，但由于模擬電路的容差性、非線性以及其故障的多樣性和復(fù)雜性，使得目前診斷容差模擬電路的故障的方法還十分有限，所以還需要探

2、索新的模擬電路故障診斷方法。近年來，小波分析理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論發(fā)展迅速，并在許多研究領(lǐng)域開展了廣泛應(yīng)用。將小波分析理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合應(yīng)用于模擬電路故障診斷為模擬電路故障診斷開辟了一條有效途徑，這也是目前熱門的研究課題且倍受關(guān)注。
　　 本文以小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為理論基礎(chǔ)，利用小波良好時頻局部特性，對模擬電路故障信號的進(jìn)行預(yù)處理，并提取故障信號的特征向量；利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類能力強(qiáng)的特性，對各類故障進(jìn)行模式識

3、別，并通過診斷實(shí)例證明了所提出方法的正確性。本文的主要創(chuàng)新內(nèi)容有以下幾點(diǎn)：
　　 一、研究了模擬電路故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，分析并闡述了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬電路故障診斷的步驟；研究了應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模擬電路故障的優(yōu)勢和不足，提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并將這種改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用用于模擬電路故障診斷。
　　 二、研究了基于小波分析的模擬電路故障診斷的方法，利用小波良好的時頻局部特性，對采集的模擬電路故障信

4、號的進(jìn)行小波分析預(yù)處理，提取處理后信號的特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對模擬電路的故障診斷，達(dá)到識別各種故障的目的。
　　 三、研究了基于S變換和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容差模擬電路故障診斷的方法，利用S變換時窗寬度隨頻率變化和良好的時頻局部特性，對模擬電路的故障信號進(jìn)行分析處理并提取特征向量；構(gòu)造了一種以小波基函數(shù)代替BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激勵函數(shù)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為分類器進(jìn)行模擬電路故障診斷；并研究