基于小波分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷.pdf

1、模擬電路測(cè)試和故障診斷自20世紀(jì)60年代以來，一直是研究的熱門領(lǐng)域，但由于模擬電路的故障類型比較復(fù)雜，電路中的元件參數(shù)容差大，且易受外界干擾，網(wǎng)絡(luò)中的非線性元件引起的非線性問題廣泛存在，以及測(cè)試設(shè)備的不理想輸出等原因，使得模擬電路故障診斷變得有一定難度。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能作為一種自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù)，通過自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)形成所要求的決策區(qū)域，為模擬電路故障診斷提供了一條有效途徑，受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。
　　本文研究了基于

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷的一般方法和診斷步驟，探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練算法以及用于故障診斷的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的最新研究成果，遺傳算法可以克服BP網(wǎng)絡(luò)不易收斂和易陷入局部最小點(diǎn)的缺點(diǎn)，小波分析，能夠有效的處理輸入數(shù)據(jù)，提取故障信號(hào)的特征向量，故構(gòu)造出基于小波分析和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法。
　　本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主線，以多功能濾波器電路為研究對(duì)象，將小波變換和遺傳算法相結(jié)合應(yīng)用于模擬電路的故障診斷中，使用O

3、RCAD和MATLAB軟件對(duì)故障診斷過程進(jìn)行具體仿真實(shí)現(xiàn)。在對(duì)電路進(jìn)行診斷過程中，用小波作為預(yù)處理工具，經(jīng)歸一化和主元分析后，有效地減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù)；然后用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，很好地克服了BP網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明：小波分析，能夠有效的處理輸入數(shù)據(jù)，提取故障信號(hào)的特征向量，縮短了故障診斷的時(shí)間，經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到極大的改善，訓(xùn)練步數(shù)大大減少，提高了辨識(shí)故障類別的能力。該