毕业设计（论文）-电子电路故障诊断系统设计

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1、各专业完整优秀毕业论文设计图纸编号：　　　本科毕业设计（论文）电子电路故障诊断系统设计Designoffaultdiagnosissystemforelectroniccircuit下属学院理工学院专业电子信息工程班级10电子信息工程学号104173350姓　名指导教师职称副教授完成日期2014年4月1日宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）诚信承诺我谨在此承诺：本人所写的毕业论文《电子电路故障诊断系统设计》均系本人独立完成，没有抄袭行为，凡涉及其他作者的观点和材料，均作了注释，若有不实，后果由

2、本人承担。承诺人（签名）：年月日III宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）摘　要【摘要】目前电子自动化的发展越来越成熟，电子设备功能越来越多。一个小小的故障也会导致财产的巨大损失。鉴于上述原因，本文利用Multisim仿真软件建立电路模型，进行故障设定，并提取故障特征值。针对这些故障类别，根据神经网络的基本原理设计了BP神经网络以及RBF神经网络的故障诊断系统结构。然后用MATLAB对样本进行训练与测试，并在实验室进行调试，得到的误差变化曲线基本上符合提出的期望。结果表明BP神经网络及RBF神

3、经网络的算法能够有效的应用于模拟电路故障诊断。【关键词】故障诊断；BP神经网络；RBF神经网络；训练；测试III宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）Abstract【ABSTRACT】Atpresent,thedevelopmentofelectronicbecomesmoreandmoreautomationandthefunctionofelectronicalsobecomesmore.Littlefaultwillresulstinproperty.Forthesereasons,in

4、thispaper,thecircuitmodelisestablishedbyusingMultisimsimulationsoftware,thensettingfaultsandextractthefaultcharacteristic.Inviewofthesefaultcategories,accordingtothebasicprincipleofneuralnetworktofoundfaultdiagnosissystemforthestructureofBPneuralnetwo

5、rkandRBFneuralnetwork.ThenthesamplesaretrainedandtestedbyMATLABanddebuginthelaboratory.Theerrorchangecurveisbasicallyconsistentwiththeexpected.TheresultsshowthattheBPneuralnetworkandRBFneuralnetworkalgorithmcanbeeffectivelyappliedtoanalogcircuitfaultd

6、iagnosis.【KEYWORDS】Faultdiagnosis；BPneuralnetwork；RBFneuralnetwork；trained;testedIII宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）目　录1绪论11.1模拟电路故障诊断研究的背景与意义11.2模拟电路故障诊断方法的研究现状11.3本文主要的研究内容与结构安排31.3.1本文主要的研究内容31.3.2本文主要的结构安排32诊断电路和故障特征提取42.1模拟电路故障设定的基本思想42.2两种诊断电路的故障设定42.2.1Sal

7、len-Key低通滤波器的故障设定52.2.2四运放双二阶高通滤波器的故障设定82.3诊断电路特征向量的提取113基于BP神经网络的模拟电路故障诊断133.1神经网络的故障诊断133.1.1神经网络基本原理133.1.2BP网络用于故障诊断的基本思想153.2BP神经网络的设计153.2.1训练样本的获取及输入输出模式的确定163.2.2BP神经网络的设计163.2.3BP神经网络的工具箱函数183.3Sallen-Key低通滤波器的故障诊断204基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断244.1RB

8、F神经网络的基本知识概述244.1.1RBF神经网络的基本原理244.1.2RBF神经网络用于故障诊断的优势244.2RBF神经网络的设计254.2.1网络的设计254.2.2RBF神经网络工具箱函数264.3四运放双二阶高通滤波器的故障诊断275总结与展望29参考文献31致谢32III宁波大学科学技术学院本科毕业设计（论文）1绪论1.1模拟电路故障诊断研究的背景与意义随着电子行业的兴盛，智能手机、笔记本电脑等一些高集成电路产品出现在我们的生活中，而且戚戚相关，难以离舍。很明显，这