【正文】 ............ 27 測試 BP 網(wǎng)絡(luò) .................................................................................................................... 28 檢測結(jié)果 ........................................................................................................................... 29 總結(jié) ................................................................................................................................... 29 結(jié)論與展望 .............................................................................................................................. 30 致 謝 .................................................................................................................................. 31 參考文獻(xiàn) .................................................................................................................................. 32 附錄 A： 外文文獻(xiàn)及其譯文 .................................................................................................. 33 附錄 B： 主要參考文獻(xiàn)摘要 ................................................................................................... 40 附錄 C： 主要源程序代碼 ....................................................................................................... 42 IV 插圖清單 圖 2 1 神經(jīng)元模型 ???????????????????????? 6 圖 22 B P 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ???????????????????????? 8 圖 2 3 B P 算法流程圖 ?????????????????????? 13 圖 4 1 實(shí)際輸出的誤差 逼近曲線?????????????????? 21 圖 4 2 各種算法的誤差曲線 ??????????????? ????? 27 圖 4 3 故障模式的仿真輸出結(jié)果 ?????????????????? 29 V 表格清單 表 21 幾種典型的神經(jīng)元傳遞函數(shù)形式 ???????????????? 7 表 4 1 故障狀態(tài)參數(shù) ??????????????????????? 18 表 4 2 故障對應(yīng)目標(biāo)輸出????????????????????? 19 表 4 3 各種算法的目標(biāo)精度比較 ????????????????? 27 表 4 4 實(shí)際待檢驗的頻率域參數(shù) ???????? ?????????? 28 1 引 言 隨著電子工業(yè)的發(fā)展，電子設(shè)備越來越復(fù)雜，其中的 模擬 器件和電路不可缺少。 關(guān)鍵詞 :神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷；模擬電路 II Fault Diagnosis of Circuits Based on Neural Network Abstract Circuit fault diagnosis and neural work are now two hot issues in the current academic. This article mainly conducts the research take the analogous circuit fault diagnosis as the example. By introducing the basic principles of standard BP neural work, a method and design steps basis on improved BP neural work algorithm is described in this paper to solve the problem of fault diagnosis for simulation circuit. The improved algorithm could adapt the learning efficiency automatically and accelerate the work convergence process according to the work total error. The fault of the measured circuit can be classified effectively and accurately owing to the algorithm application to the circuit fault diagnose. Taking the mode of available value measurement circuit of broken line as an example, we design a simulation circuit fault diagnosis system based on the improving BP neural work algorithm. After works study and train by actual test data as training specimen, using other actual measurement data for diagnosis, we can get correct results. The results show that this method is effective. Key word: neural work。此算法應(yīng)用于電路的故障診斷，能夠?qū)Ρ粶y電路的故障進(jìn)行有效并且精確的分類。目的在于將模擬電路故障診斷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的最新成果相結(jié)合，探索解決模擬電路故障診斷的一條新的途徑。I 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷 摘 要 電路的故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今學(xué)術(shù)界的兩大熱點(diǎn)問題。本文主要是以模擬電路的故障診斷為例進(jìn)行研究。 在簡要介紹標(biāo)準(zhǔn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)上，詳細(xì)說明了基于改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模擬電路故障診斷方法和設(shè)計步驟，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)總誤差來自適應(yīng)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率，加速網(wǎng)絡(luò)的收斂過程。以折線式有效值測量電路為例 ，設(shè)計了基于改進(jìn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模擬電路故障診斷系統(tǒng)，以實(shí)際測試數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，對其它實(shí)際測量數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，結(jié)果正確，驗證了算法的有效性。 fault diagnosis。理論分析和實(shí)際應(yīng)用表明，這些設(shè)備中的模擬電路比數(shù)字電路更容易發(fā)生故障。另外，隨著超大規(guī)模模擬電路的發(fā)展和電子器件復(fù)雜性的提高，傳統(tǒng)的人工故障診斷方法已經(jīng)無法滿足要求，這就迫使科技人員進(jìn)一步探索新的測試?yán)碚摵头椒ǎ兄菩碌臏y試設(shè)備以適應(yīng)社會的需求。隨著電子設(shè)備使用的日趨廣泛，不論是在設(shè)備的生產(chǎn)階段還是應(yīng)用階段，都對電路的故障診斷提出了迫切的要求，要求人們研究新的有效的診斷技術(shù)，進(jìn)一步提高電子設(shè)備的可靠性，設(shè)備診斷技術(shù)引入生產(chǎn)現(xiàn)場已三十多年。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，動力機(jī)械設(shè)備越來越復(fù)雜化、精密化、系統(tǒng)化和自動化，同時價格 也越來越昂貴，設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用和影響越來越大，生產(chǎn)的主體也逐漸由人力向設(shè)備轉(zhuǎn)移，與設(shè)備有關(guān)的費(fèi)用越來越高，傳統(tǒng)的診斷方法已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)。 2 第 1 章 緒 論 本章將從一般的基本概念出發(fā)，對故障診斷技術(shù)的歷史與現(xiàn)狀做一個簡要綜述，最后再對本論文的意義做了一個總體闡述。 從科學(xué)發(fā)展的大環(huán)境來看，設(shè)備診斷技術(shù)的產(chǎn)生也是各學(xué)科交叉發(fā)展的必然。生產(chǎn)系統(tǒng)的龐大化和復(fù)雜化同時也暴露出一些問題，即如何避免運(yùn)行中的故障發(fā)生，這就要求由一門相應(yīng)的診斷技術(shù)。近年來，傳感器技術(shù)的發(fā)展，信號處理的系列技術(shù)，如各種頻譜分析技術(shù)，人工智能的系 列技術(shù)，如專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以及其他技術(shù)在診斷中的應(yīng)用，使診斷技術(shù)逐漸完善。從本質(zhì)上講設(shè)備診斷技術(shù)是模式分類問題，即把機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)分為正常和異常兩類。圍繞這一問題，設(shè)備診斷技術(shù)在以下幾個方面展開了理論研究。設(shè)備癥狀指機(jī)器運(yùn)行是產(chǎn)生的代表起狀態(tài)的各種信號。只有采集到反映實(shí)際狀態(tài)的信號，診斷的后續(xù)工作才有意義。 （ 3）診斷方法的研究是設(shè)備診斷技術(shù)的核心，識別設(shè)備的狀態(tài)為正常還是異常，識別以后再進(jìn)行原因的分析，這是診斷的實(shí)質(zhì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在診斷中的應(yīng)用起步較 晚，但由于它的強(qiáng)大的并行計算能力和自學(xué)習(xí)功能以及聯(lián)想記憶功能，很適合做故障分類和模式識別，因而在診斷中得到很廣泛的應(yīng)用。隨著大規(guī)模模擬集成電路的發(fā)展，模擬電路的復(fù)雜度和密集度不斷增長，對模擬電路運(yùn)行可靠性的要求更為嚴(yán)格。對某些用于重要設(shè)備的模擬電路 ， 還要求能進(jìn)行故障預(yù)測，也就是對模擬電路在正常工作時的響應(yīng)作持續(xù)不斷的監(jiān)測， 以確定哪些元件將要失效，3 以便在模擬電路故障發(fā)生前將那些將要失效的元件替換掉，以避免故障發(fā)生。因而，電路故障的自動診斷成為一個急待要解決的問題，自動故障診斷的關(guān)鍵在于診斷程序的產(chǎn)生，而診斷程序產(chǎn)生的中心問題是電路故障診斷理論。 現(xiàn)代社會中，電子設(shè)備或系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域、工業(yè)生產(chǎn)部門以及人們的日常生活中，電子設(shè)備的可靠性直接影響著生產(chǎn)的效率、系統(tǒng)、設(shè)備及人類的生命安全。最初，設(shè)備較為簡單，維修人員主要靠感覺器官、簡單儀表和個人經(jīng)驗就能勝任故障的診斷和排除工作，即為傳統(tǒng)的診斷技術(shù)。機(jī)器運(yùn)行中發(fā)生的任何故障或失效不僅會引起嚴(yán)重后果，造成重大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至還可能導(dǎo)致災(zāi)難性的人員傷亡和惡劣的社會影響。例如， 1986 年 4 月前蘇聯(lián)切爾諾貝利核電站四號機(jī)組發(fā)生嚴(yán)重振動而造成核泄露，致使2021 多人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá) 30 億美元。通過對機(jī)械工況進(jìn)行監(jiān)測， 對其故障發(fā)展趨勢進(jìn)行早期診斷，便可找出故障原因，采取各種措施進(jìn)行維修保養(yǎng)，避免設(shè)備的突然損壞，使之安全經(jīng)濟(jì)地運(yùn)轉(zhuǎn)。在歐美，上世紀(jì) 70 年代初為了確保宇宙火箭和軍用設(shè)備的可靠性而開發(fā)出了設(shè)備診斷技術(shù)。據(jù)日本統(tǒng)計，在采用診斷技術(shù)后，事故率減少了 75%左右，維修費(fèi)降低了 25%50%；英國對 2021 個國營工廠的調(diào)查表 明，采用診斷技術(shù)后每年節(jié)省維修費(fèi) 3 億英磅，用于診斷技術(shù)的費(fèi)用僅為 億英磅。 在工程中實(shí)際存在著大量的多故障、多過程、突發(fā)性故障及需要對龐大機(jī)器或復(fù)雜工程系統(tǒng)進(jìn)行的監(jiān)測和診斷，現(xiàn)有的技術(shù)手段和方法如信號處理、模式識別等往往存在較大的局限性，迫使人們深入系統(tǒng)地研究如 Hartree 所說的智能儀器系統(tǒng)。故障診斷技術(shù)經(jīng)過了 30多年的發(fā)展，人們已 經(jīng)認(rèn)識到了智能診斷技術(shù)的重要性，智能診斷技術(shù)己成為當(dāng)今世界的研究熱點(diǎn)之一 。 （ 2）用伴隨網(wǎng)絡(luò)法作故障定位，根據(jù)原始網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作一個伴隨網(wǎng)絡(luò)和一 個故障網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)特勒根定律，當(dāng)原始網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時，網(wǎng)絡(luò)中的元件參數(shù)的變化值與伴隨網(wǎng)絡(luò)中的諸物理量之間具有特定的關(guān)系，在設(shè)法做出若干個獨(dú)立模擬的條件下，把元件的變化值作為未知量，把原始網(wǎng)絡(luò)和伴隨網(wǎng)絡(luò)的端口上可測的物理量作為己知量，求解故障定位方程組而得到故障所在的位置。 上述經(jīng)典方法的主要缺陷是將模擬電路近似為線性網(wǎng)絡(luò)，用成熟的線性系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)來解決 非線性問題，這顯然不具有普適性，同時也不利于工程實(shí)現(xiàn)。 具有代表性的方法有： （ 1）分段線性法進(jìn)行非線性模擬電路的故障診斷，它是基于線性系統(tǒng)理論的故障診斷方法在非線性系統(tǒng)的延拓。 （ 3）基于 VoIterra 級數(shù)或廣義頻譜響應(yīng)函數(shù) (GFRF)的非線性模擬電路的穩(wěn)態(tài)分析和 故障診斷，該方法特別適合于弱非線性模擬電路的分析與仿真。 上述方法在很大程度