基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究

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1、摘要自二十世纪60年代起，模拟电路测试和故障诊断一直倍受关注。由于模拟电路故障诊断自身的多样性和复杂性，其进展一直比较缓慢，伴随着电子技术的发展，对模拟电路的可靠性、可维修性和自动故障诊断等的要求也日益迫切。人工神经网络理论近年来得到了快速发展，己开始在各个领域广泛应用。在误差反向传播(BP)算法的基础上，针对其不足提出了多种改进算法。本文以雷达二次电源为研究对象，通过Matlab和PSpice软件进行仿真，将弹性BP算法应用于容差模拟电路故障诊断，实现了较为准确的应用。模糊系统善于表达知识、模拟人的思维，但缺乏学习和自适应能力；人工神经网

2、络具有较强的自组织、自学习能力，但不具有结构性知识表达能力，在学习过程中易陷入局部极值；将这两大智能技术的特点相结合，提出了串联型模糊神经网络，并引入雷达二次电源电路故障诊断，在容差条件下通过Matlab和PSpice进行软件仿真，获得了准确的诊断结果。关键词：模拟电路、故障诊断、BP网络、模糊神经网络AbstractResearchershavebeenpayingmuchattentiontothetestandfaultdiagnosisofanalogcircuitsince1960’S．Thedevelopmentoffaultd

3、iagnosisofanalogcircuitisveryslowbecauseofitsvarietyandcomplexity．Withthedevelopmentofelectricaltechnology,thereisanurgentdemandforreliability,servicing，automaticfaultdiagnosisetc．ofanalogcircuit．Artificialneuralnetworktheorieshavedevelopedrapidlyinrecentyearsandhavebeenwi

4、delyappliedtomanyfMds．BasedOnelrorbackpropagation(Be)arithmetic，manyimprovementsareputforwardbecauseofitsdisadvantages．Inthispaper,resilientBParithmeticisappliedtoradarpowerbythesimulationofMatlabandPSpicesoftwareandcorrectfaultdiagnosisoftoleranceanalogcircuitisrealized．F

5、uzzysystemisusedeasilytoexpressknowledgeandsimulatehumanthinking，butitisshortoftheabilitiesoflearningandadaptability．Artificialneuralnetworkpossessesabilitiesofself-organizationandself-learning，butdoesn’thavetheabilityofexpressingstructuralknowledgeandoftengetsintolocalext

6、remumintheprocessofstudy．Onthebasisoftheadvantagesofthetwointelligencetechnologies，fuzzyneuralnetworkinformofseriesisputforward，whichisappliedtoradarpowerbysimulationofMatlabandPSpicesoftware，andcorrectfaultdiagnosisoftoleranceanalogcircuitiSrealized．KeyWords：AnalogCircuit

7、；FaultDiagnosis；BPNetworkiFuzzyNeuralNetwork学位论文独创性声明：本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。论文作者(签名)：塾j!主I幼7年4月矿日学位论文版权使用授权说明：河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论

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