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文檔簡介
1、模擬電路故障診斷技術的研究開始于1960年,目前已在國內(nèi)外取得了大量有效的科研成果,逐步形成了完善的系統(tǒng)理論,在電路理論中占據(jù)非常重要的地位。同時,隨著電子工業(yè)的飛速發(fā)展,電器設備的集成度越來越高,日趨模塊化和功能化。但是由于模擬電路自身存在的非線性、連續(xù)性、元器件參數(shù)容差等特性使得模擬電路故障診斷的難度非常大。采用傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷方法已難以滿足實際工程應用的需求,所以亟需探求新的現(xiàn)代化模擬電路故障診斷技術。諸如神經(jīng)網(wǎng)絡、小波分析
2、、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的出現(xiàn)和發(fā)展,形成了這一領域新的研究方向。針對模擬電路故障診斷的模糊性和不確定性等問題,采用人工智能新技術的現(xiàn)代模擬電路故障診斷方法為常規(guī)方法所不能解決的各類問題帶來了新的解決思路。本文系統(tǒng)地分析了幾類傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷方法以及基于智能理論的現(xiàn)代模擬電路故障診斷方法。在此基礎上,研究了將BP神經(jīng)網(wǎng)絡、小波分析、小波包分析等理論應用于模擬電路故障診斷中的方法,并引入改進粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的連接
3、權值,達到加快網(wǎng)絡收斂速度和提高診斷正確率的目的,進一步提升網(wǎng)絡的性能。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴闡述了模擬電路故障診斷課題的背景意義及當前國內(nèi)外的發(fā)展狀況,總結了傳統(tǒng)的故障診斷技術以及近年來發(fā)展較快的智能故障診斷技術;⑵系統(tǒng)的研究了神經(jīng)網(wǎng)絡、小波分析、小波包分析等理論知識,探索了將這幾種技術應用于模擬電路故障診斷中的方法,并選取待測電路進行了仿真分析,用實例證明了該方法的有效性與可行性;⑶對模擬電路故障診斷中最為關鍵的技術--
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