模擬電路故障診斷的故障字典法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法研究.pdf

1、自電路誕生以來，其故障診斷問題就成為了研究的熱點(diǎn)問題。隨著科技的發(fā)展，電路規(guī)模越來越大，電路結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，對(duì)其故障的診斷越來越困難。模擬電路部分在現(xiàn)代集成電路中的特殊地位決定了其研究及其應(yīng)用價(jià)值，特別是網(wǎng)絡(luò)理論和人工智能理論的發(fā)展，掀起了模擬電路故障診斷的研究熱潮。
　　 故障字典法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是目前解決模擬電路故障診斷的最常用最典型的方法。故障字典法的關(guān)鍵是建立故障字典，傳統(tǒng)的故障字典法需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇測(cè)試節(jié)點(diǎn)，很容易選擇了

2、并不需要的節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行故障隔離時(shí)計(jì)算兩個(gè)或者多個(gè)模糊集的交集與差集是必不可少的步驟，而文中引入故障編碼方法后，能夠跳過這個(gè)步驟，因此它能有效地減少模擬電路故障診斷測(cè)前仿真中的計(jì)算量，方便地進(jìn)行故障隔離以及節(jié)點(diǎn)優(yōu)選，簡(jiǎn)單地使用字典來判斷故障。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的關(guān)鍵的是構(gòu)造合適的網(wǎng)絡(luò)模型，提取包含故障的特征量。連續(xù)緊湊型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其良好非線性逼近能力以及收斂速度比BP網(wǎng)絡(luò)快的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于非線性模擬電路的故障診斷。但它仍存在收斂速度慢的問題

3、，針對(duì)此問題提出用Levenberg-Marquardt(LM)算法改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LM-WNN。為了克服LM-WNN由于收斂速度過快易陷入局部最小點(diǎn)和平臺(tái)的缺點(diǎn)，利用模擬退火(SA)算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到一組接近全局最小解的近似解，把近似解作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值矩陣的初始值，以確保LM-WNN收斂于全局最小點(diǎn)。把SA-LM-WNN用于模擬電路故障診斷，仿真結(jié)果表明，該算法能夠快速收斂于全局最小點(diǎn)，仿真效果好。