基于小波神经网络的模拟电路故障诊断的研究

模拟电路故障诊断一直是一个十分必要且有意义的课题。本文对容差模拟电路故障诊断算法的小波神经网络实现作了讨论和研究,分别在直流电路和交流电路下对该算法进行了仿真,取得了较好的诊断效果。 小波神经网络由于把神经网络的自学习特性和小波的局部特性结合起来,具有自适应分辨性和良好的容错能力,因此在故障诊断领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了模拟电路故障诊断的理论,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络。根据元件存在容差时,电路输出响应在一定区间内变化的特性,结合模拟电路故障诊断即是对故障特征进行分类的特点,给出了利用小波神经网络进行模拟电路故障诊断的算法,同时论述了利用小波神经网络实现诊断系统的过程。 最后利用MATLAB软件分别设计了基于BP网络和小波神经网络的故障诊断程序,并对两者进行对比仿真实验,证明了小波神经网络更适合处理情况复杂的模式分类问题。 本文虽取得了一些成果,但距离工程实际应用仍有一定差距,还需要在后续的研究中进一步加以改进。