基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究

以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性.     

基于人工智能算法的印刷电路板测试与诊断系统研究

针对传统故障字典进行印刷电路板故障诊断中存在的故障数据量大,分析困难,及故障诊断较多依赖人工参与的特点,将小波分析、信息融合、数据挖掘和神经网络等人工智能技术引入印刷电路板故障诊断领域,研究这四种新技术在该领域的应用方案,设计并实现一种将上述四种技术集成到一起的印刷电路板人工智能故障诊断系统。该系统能利用小波分析技术有效地自动提取故障数据集的关键特征,利用数据挖掘和神经网络等技术准确识别注入的全部故障。实际电路板测试实验表明系统识别的有效性。     

模拟电路故障诊断的信息融合新方法

针对测试信息不足造成模拟电路故障诊断准确率较低的问题,为充分利用有限测试信息,提出一种模拟电路故障诊断信息融合新方法.首先,将采集的故障样本集变换到不同特征空间,然后利用所提出的马氏距离分布熵求取各特征空间的相对优势分类集,在此基础上,定义相对优势属性约简提取各特征空间的局部最佳可分性信息,最后,对基分类器结合所提出的自适应类模糊密度赋值方法进行模糊积分融合.国际标准电路故障诊断实例表明,所提方法能有效提高模拟电路的故障诊断率.     

基于仿真的军用电路板故障诊断系统研究

由于传统的军用电子装备故障诊断所需故障信息荻取困难,且系统建立周期较长,因而提出建立一种基于仿真的电路板故障诊断系统来解决这些问题.该系统以智能测试和故障诊断技术作为研究对象,分析了在智能故障诊断系统中门到的故障模式分析、电路仿真、特征提取和故障定位等技术.重点研究了关键技术中的系统内部接口问题.     

基于结点电压增量的模拟电路多故障诊断方法研究

针对模拟电路多故障诊断中经常可能遇到的可测点不足和测试量受限的问题,提出了基于结点电压增量的模拟电路多故障诊断方法.推导了基于4个测试点电压增量的双故障诊断方程,给出了诊断流程和仿真实例.理论分析和实验结果表明,该方法可用于线性模拟电路的多故障诊断,对硬故障和软故障均有效,在可测点不足和测试量受限的条件下具有优越性,适合大规模线性模拟电路的多故障诊断和测试.     

基于神经网络的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法.通过故障字典的建立,选择电路的最佳测试节点,电路故障响应进行预处理后得到故障特征向量,再输入到神经网络实现电路故障诊断.仿真结果表明:该方法有效地解决了模拟电路辨识难的问题,具有更好的故障分辨率,取得了满意的诊断效果.     

某导弹测试设备电路板智能检测系统设计

针对某型导弹测试设备电路板故障缺乏行之有效检测方法的现状，设计了某导弹测试设备电路板智能检测系统。首先简单介绍了电路板检测原理，结合该设备电路板的结构和工作特点，建立了某型导弹测试设备电路板故障检测的模型，阐述了该系统硬件各功能模块的设计方案和系统软件实现方法；以典型的光电转换电路的测试为例，对电路板智能检测系统的进行了试验；试验结果表明，该系统能解决导弹测试设备电路板检测困难、测试效率较低的问题，提高了检测的效率和故障定位的能力，其性能稳定可靠，操作使用方便，结果显示直观；结合试验积累的经验，从两个方面对下一步继续研究进行了展望。本文网络版地址：http：//www.eepw. com.cn/article/273266.htm     

基于DSP的模拟电路诊断系统的实现

以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,深入研究了模拟电路的故障特征提取和故障诊断方法。用TMS320F2812对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,实现了模拟电路软故障诊断。验证了使用DSP实现模拟电路故障诊断系统的可行性。     

基于蚁群算法的测试集优化

电路集成度和复杂度的不断增加使电路故障诊断变得愈加困难.其中,测试集优化问题是电路故障诊断的关键问题之一.本文以新颖的蚁群算法为基础,较好地解决了测试集的优化问题,并通过实验证明了该算法的良好性能.     

电子线路的故障诊断和测试点的选择

研究了模拟电路的测试性问题 ,阐述了产品设计人员参与故障诊断的必要性。在假定电路中的部分节点不会发生故障的情况下 ,对次优测试点集的选择及在一定条件下如何通过节点故障判断支路故障等问题进行了详尽的讨论 ,同时对测试设备的实现问题进行了分析