文档介绍：基于神经网络的模拟电路故障诊断湖南大学工程硕士学位论文学校代号:学密级:普通号:
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作者签名:量五葩雾日期:≯年,月岛日日期:秒耗晁暝隆<腿湖南大学学位论文版权使用授权书学位论文原创性声明日期:幻年岁月日本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉本学位论文属于⒉槐C芡拧作者签名:导师签名:
摘要用小波分析法,二是统计学方法一因子分析法,两种不同的方法分别提取故障特随着现代工业的发展,特别是电子技术的迅速发展,电子系统的复杂程度越来越高,自动化程度也越来越高。电子系统中,数字电路所占的比例越来越大,但是模拟电路部分是不可替代的,而且电路故障中超过%的故障都发生在模拟电路部分,模拟电路故障诊断成为了电路工业发展中的一个“瓶颈侍狻传统的模拟电路故障诊断方法具有较大的局限性,人工智能技术的发展为模拟电路故障诊断提供了新的思路与方法,特别是人工神经网络的发展在近几年的研究为故障诊断的发展起到了极大地推动作用。本文以人工神经网络为主要途径,结合一些相关领域的新理论和新方法,将神经网络应用于模拟电路故障诊断,研究了故障特征提取的方法,即故障信息的预处理方法,以典型的神经网络为例,采用遗传算法优化神经网络权值和阈值的方法实现故障诊断。本文的主要工作有:玫缱拥缏贩抡娣治鋈砑﨩完成原理图绘制,并用对电路进行蒙特卡罗分析,获得各种故障模式下的故障信息,即训练样本集和测试样本集。缘缏方辛槊舳确治觯页龆缘缏沸阅苡跋旖洗蟮脑<谰萦跋齑笮来确定故障类型并建立故障字典。曰竦玫拇罅抗收闲畔⒔泄收咸卣魈崛。疚牟捎昧肆街址椒ǎ皇窃征,进行故障信息的预处理,处理后的数据信息作为新的训练样本集和测试样本集输入到神经网络,将两种信息处理方法进行比较。捎肂窬纾靡糯惴ㄓ呕缛ㄖ岛豌兄担佳∮玫ヒ阃纾同样的期望误差,分别用两种方法提取的故障特征向量训练网络并仿真,经过遗传算法优化网络权值和阈值后的网络性能明显优于未进行优化的网络,体现出遗传算法在故障诊断中起到的关键作用。〔ǚ治鎏卣魈崛》ㄑ盗返纳窬缱既返氖迪至斯收险锒希蜃臃治龇相对较差,但是统计学方法在此的应用可以得到更好的改进,达到预期的目的,小波分析法进行信息的预处理具有优越的性能。关键词:模拟电路故障诊断;神经网络;小波分析;因子分析;遗传算法基于神经网络的模拟电路故障诊断
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