基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断研究

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自二十世纪60年代起,模拟电路测试和故障诊断一直倍受关注。由于模拟电路故障诊断自身的多样性和复杂性,其进展一直比较缓慢,伴随着电子技术的发展,对模拟电路的可靠性、可维修性和自动故障诊断等的要求也日益迫切。 人工神经网络理论近年来得到了快速发展,已开始在各个领域广泛应用。在误差反向传播(BP)算法的基础上,针对其不足提出了多种改进算法。本文以雷达二次电源为研究对象,通过Matlab和PSpice软件进行仿真,将弹性BP算法应用于容差模拟电路故障诊断,实现了较为准确的应用。 模糊系统善于表达知识、模拟人的思维,但缺乏学习和自适应能力;人工神经网络具有较强的自组织、自学习能力,但不具有结构性知识表达能力,在学习过程中易陷入局部极值;将这两大智能技术的特点相结合,提出了串联型模糊神经网络,并引入雷达二次电源电路故障诊断,在容差条件下通过Matlab和PSpice进行软件仿真,获得了准确的诊断结果。
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