基于遗传小波神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究的任务书.docx

基于遗传小波神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究的任务书
任务书
一、研究目的
模拟电路是电子工程中重要的一个分支，负责模拟电子元件和电路的电信号特性。由于模拟电路中存在着许多的故障，故障的原因、类型和位置的诊断一直是电子工程领域的一个热门问题。为了提高模拟电路的可靠性和性能，需要开发一种精准、高效且准确率较高的故障诊断方法。因此，本研究旨在基于遗传小波神经网络，提出一种模拟电路故障诊断方法，并测试其有效性和可行性。
二、研究内容
1.建立模拟电路故障诊断模型，对常见的故障进行分析；
2.提出一种基于遗传小波神经网络的模拟电路故障诊断方法，对模型进行训练和优化；
3.搭建实验平台，对模型进行验证，并与其他常见的模型进行对比分析；
4.对研究结果进行分析和总结，提出进一步改进的建议。
三、研究方案
1.研究前期准备
了解模拟电路基本原理，熟悉常见的故障类型及诊断方法；
熟悉遗传小波神经网络的基本原理和优化算法；
了解模拟电路故障诊断模型的建立方法；
搭建实验平台。
2.建立模拟电路故障诊断模型
收集模拟电路故障数据，分析不同类型故障的特征；
建立故障保护电路模型，对常见故障进行分析、模拟和测试；
建立故障诊断模型，建立基于遗传小波神经网络的故障诊断模型，并进行网络训练过程。
3.搭建实验平台
搭建实验平台，准备故障数据和实验条件；
对模型进行测试和验证；
对比分析其他常见的故障诊断方法，并对比分析模型测试结果。
4.结果分析和总结
分析模型的优劣和可行性；
总结研究结果，提出建议，进一步改进模型。
四、研究时间安排
本项目的研究时间为七个月，按照以下时间节点安排：
第一步：研究前期准备（第一、二个月）
第二步：建立模拟电路故障诊断模型（第三、四个月）
第三步：搭建实验平台（第五、六个月）
第四步：结果分析和总结（第七个月）
五、论文要求
1.研究背景、目的、意义；
2.文献综述，分析其他模型的优缺点；
3.研究方法和流程的描述；
4.实验结果的描述和分析；
5.结论和建议；
6.论文撰写质量。
六、参考文献
[1]张红云.基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术研究[D].重庆：重庆邮电大学,2011.
[2]段卫新,管淼,陈洋,等.基于深度神经网络的模拟电路故障诊断研究[J].物联网与智能化,2020,2(3):21-26.
[3]DuanWeixin,Guamiao,ChenYang.etal.ResearchonAnalogCircuitFaultDiagnosisBasedonDeepNeuralNetwork[J].InternetofThingsandIntelligence,2020,2(3):21-26.