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《基于小波包的分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷方法的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、圖書分類號TP391密級非密UDC注1_______________________________________________________________碩士學(xué)位論文基于小波包分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法研究秦新紅指導(dǎo)教師（姓名、職稱）姚竹亭教授申請學(xué)位級別專業(yè)名稱工學(xué)碩士模式識別與智能系統(tǒng)論文提交日期2012年6月4日論文答辯日期2012年5月31日學(xué)位授予日期________年______月______日論文評閱人夏路易教授李國勇教授潘宏俠教授答辯委員會主席鄭海起教授2012年6月4日注1：注明《國際十進(jìn)分
2、類法UDC》的分類原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：日期：關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說明本人完全了解中北大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)校可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)?？梢詫W(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈送和交換學(xué)位論文；⑤
3、學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容（保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定）。簽名：日期：導(dǎo)師簽名：日期：基于小波包分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷方法研究摘要模擬電路因其固有的特殊性，模擬電路的故障診斷技術(shù)的發(fā)展較數(shù)字電路來說相對緩慢，針對模擬電路的故障診斷技術(shù)的研究向來都是電路系統(tǒng)故障診斷研究領(lǐng)域的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，集成電路大量運(yùn)用到電路系統(tǒng)中去，使得針對模數(shù)混合電路的檢測和診斷也呈現(xiàn)出許多優(yōu)于傳統(tǒng)的診斷方法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法引入故障診斷領(lǐng)域，為模擬電路故障的診斷開辟了新的道路。小波包分析通過自適應(yīng)地確定信號在不同頻段的分辨率實(shí)現(xiàn)了信號在高頻和低頻的同步分解；神
4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于其較強(qiáng)的非線性映射、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和容錯性等能力。鑒于二者的優(yōu)勢，本文對小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的診斷方法在模擬電路故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用做了探討，并對實(shí)例電路做了仿真分析，達(dá)到了預(yù)期的診斷效果。本文的主要工作如下：首先，在對模擬電路故障診斷的常用方法進(jìn)行分析和比較的基礎(chǔ)上，著重介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換、小波包分析的一般理論，并完成了基于小波包的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計。然后，通過實(shí)例電路對基于小波包變換的“能量—故障”診斷方法進(jìn)行了研究，并將其應(yīng)用于模擬電路故障信息提取中，從而達(dá)到簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，準(zhǔn)確定位故障的目的。最后，通過實(shí)例電路仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證小波包神
5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的預(yù)測性能，此算法可以有效地進(jìn)行模擬電路故障診斷的自動檢測。關(guān)鍵詞：小波包，模擬電路，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，故障診斷，特征提取StudyonFaultDiagnosisinAnalogCircuitsBasedonWaveletPacketAnalysisandNeuralnetworksABSTRACTBecauseoftheanalogcircuit’sinherentparticularity,thedevelopmentofit’sfaultdiagnosistechnologyisrelativelyslowerthandigitalcircuit,andth
6、eresearchfieldoftheanalogcircuitfaultdiagnosisisallalongthechallengeandhotfocusinelectricalcircuitsystem’sfaultdiagnosis.Alongwiththedevelopmentofmicroelectronicstechnology,integratedcircuitshavebeenlargelyusedintocircuitsystems,andsomenewmethodsofdiagnosiswhicharesuperiortothetraditionalmethods
7、havebeenappliedinhybridcircuits.NeuralNetworkanditsoptimizedalgorithmshavebeenintroducedintofaultdiagnosisfields,andcreatedanewsituationforthestudyoftheanalogcircuits’faultdiagnosis.Waveletpacketanalysiscanadaptivelydetermin
