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1、模擬電路故障診斷從70年代提出以來(lái)得到了很大的關(guān)注,尤其是隨著芯片模擬電路的逐漸系統(tǒng)集成化,使其故障診斷研究領(lǐng)域也成為了研究熱點(diǎn)領(lǐng)域。但由于模擬電路自身容差、非線性、缺乏簡(jiǎn)單診斷模型等條件的制約,盡管在該方向已經(jīng)有了上千篇研究成果發(fā)表,但至今沒(méi)有一種成熟的方法在實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出開(kāi)始,就陸續(xù)在各種領(lǐng)域有所應(yīng)用,受到了廣泛的關(guān)注,這也給模擬電路故障診斷開(kāi)辟了一種新的解決途徑。本文主要是針對(duì)模擬電路的軟故障進(jìn)行故障診斷
2、,引入了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層節(jié)點(diǎn)中心、基函數(shù)寬度、權(quán)值及訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入選取困難問(wèn)題和故障顯示問(wèn)題,提出了一種WPA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷的新方法。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入選擇困難進(jìn)行研究。在經(jīng)PSpice提取出故障數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,研究Haar小波分解和重組,最終對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解,得出的值再進(jìn)行歸一化處理,得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的故障特征向量。⑵針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中
3、隱層節(jié)點(diǎn)中心、基函數(shù)寬度、權(quán)值選擇困難問(wèn)題,用狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以上三個(gè)值同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化,以提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定性與診斷成功率。通過(guò)對(duì)狼群算法的研究,用其與遺傳算法優(yōu)化相比較,顯示該算法較好的魯棒性和全局收斂性。在分別將兩種算法用在優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,找取實(shí)例電路對(duì)其進(jìn)行故障診斷,通過(guò)故障診斷率,顯示狼群算法較好的優(yōu)化效果,同時(shí)證明該方法進(jìn)行模擬電路故障診斷的可行性。⑶結(jié)合LabVIE
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