【正文】 00011111111115 總結(jié)與展望社會在進(jìn)步，科技也伴隨著同時進(jìn)步，而電日常所用電子設(shè)備及生活電子設(shè)備也更加的先進(jìn)，這就要求我們對這些電子設(shè)備的維護(hù)更加的用心用力。傳統(tǒng)的設(shè)備檢測已經(jīng)難以滿足這種高設(shè)備高自動化的維修需求，我們必須開發(fā)出更加便利更加省心的診斷模擬電路的方法。傳統(tǒng)的模擬電路故障診斷的方法常常是限定在一個電路中只出現(xiàn)一個故障的情形，我們，而且也不太準(zhǔn)確，投入的財力及物力更就要求更多。除此之外，一個元器件或者多個元器件的損壞很可能導(dǎo)致電路癱瘓或者更嚴(yán)重的人員傷亡。因此模擬電路故障診斷已經(jīng)發(fā)展為亟需解決的熱門課題。在本次畢業(yè)設(shè)計(jì)中，我主要研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷。而且在我本次進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)的過程中，我的收獲主要有以下幾個方面：（1） 了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立；（2） 了解模擬電路故障類型和分類，以及特征提??；（3）了解了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷理論；（4）通過本文的研究我認(rèn)為其還可以應(yīng)用到其他的領(lǐng)域，同時可為其他相關(guān)的故障診斷提供了以上方法的參考。本課題是主要是通過運(yùn)用BP以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識，以SallenKey低通濾波器及四運(yùn)放雙二階高通濾波器為例，為此建立實(shí)時診斷系統(tǒng)，從而進(jìn)一步幫助相關(guān)的工作人員快速、準(zhǔn)確地找到故障并排除故障，由此可看出，這種方法也已改變了以往只靠經(jīng)驗(yàn)、查手冊的笨拙的方法，此外也為工廠的生產(chǎn)節(jié)約了大量的財力物力。有待改進(jìn)的地方：首先，在理論上BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法還有許多問題需要解決，BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率是不變的，即每一次訓(xùn)練權(quán)值的變化量是固定不變的，往往使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間很長，甚至有時選取了較小的學(xué)習(xí)速率，已經(jīng)達(dá)到了訓(xùn)練步長數(shù)，而網(wǎng)絡(luò)還沒有收斂，后來出現(xiàn)了很多改進(jìn)的BP算法，其中有改進(jìn)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率算法等。其次影響RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力的因素主要是由隱層基函數(shù)決定，但基函數(shù)的特性是由基函數(shù)的中心決定，這樣就會導(dǎo)致其不能提取出準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)去構(gòu)造RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯然，其性能也不能達(dá)到預(yù)想的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的展望：目前，國內(nèi)外很多學(xué)者已經(jīng)研究出很多改進(jìn)型的。BP網(wǎng)絡(luò)算法，但是這也僅僅能對一些特定的問題進(jìn)行較好的求解，而且即使對相同題目的求解也會出現(xiàn)反復(fù)的無常性，從而使之缺乏通用性。因此，未來的BP算法應(yīng)在收斂速度、尋找全局最優(yōu)點(diǎn)和系統(tǒng)穩(wěn)定性上力求取得更大的突破。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的展望：在今后的研究中可能會朝著改進(jìn)RBF網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力上去深入研究，以此來提高網(wǎng)絡(luò)診斷的性能。參考文獻(xiàn)[1] 楊士元．模擬系統(tǒng)的故障診斷與可靠性設(shè)計(jì)[Z].北京：清華大學(xué)出版社，1993．[2] 譚陽紅．基于小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模模擬電路故障診斷研究[D]：[博士學(xué)位論文]．長沙：湖南大學(xué)，2005．[3] 虞何濟(jì). 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷[Z]. 年 10月.[4] [M].哈爾濱： .[5] 、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M].北京：:5354.[6] 劉洪海,[J].（2).200[7] 趙國南．模擬電路故障診斷[M].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2009：2428．[8] 胡亦農(nóng)等．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的知識獲取方法與故障診斷[J].華中理工大學(xué)學(xué)報，1995，23（2）：3034[9] Taylor amp。 Francis. 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