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基于改进小波神经网络的模拟电路故障诊断研究
摘要
故障诊断是电路设计、制造和维护的重要环节之一。本文提出了一种基于改进小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法将小波分解和神经网络相结合，针对模拟电路信号特征进行分析、提取和诊断，可以有效地提高诊断准确性和效率。实验结果表明，该方法的准确性优于传统的故障诊断方法，具有良好的实用性和推广价值。
关键词：小波分解；神经网络；模拟电路；故障诊断
Abstract
Faultdiagnosisisanimportantpartofcircuitdesign,manufacturingandmaintenance.Inthispaper,amethodoffaultdiagnosisforanalogcircuitsbasedonimprovedwaveletneuralnetworkisproposed.Thismethodcombineswaveletdecompositionandneuralnetwork,analyzes,extractsanddiagnosesanalogcircuitsignalfeatures,andcaneffectivelyimprovediagnosisaccuracyandefficiency.Theexperimentalresultsshowthattheaccuracyofthismethodisbetterthanthatoftraditionalfaultdiagnosismethods,andithasgoodpracticalityandpromotionvalue.
Keywords:waveletdecomposition;neuralnetwork;analogcircuit;faultdiagnosis
引言
模拟电路在现代电子技术中具有广泛的应用。然而，由于环境、维护、加工和老化等原因，模拟电路在使用过程中容易出现各种故障问题。因此，对于模拟电路的故障诊断是电路设计、制造和维护的重要环节之一。目前，传统的故障诊断方法主要是基于经验和专家判断，存在诊断准确性低、效率低等问题。因此，需要寻找一种有效的故障诊断方法，提高诊断准确性和效率。
小波分解和神经网络是两种比较新兴的信号处理和计算机科学技术。其中，小波分解具有时频分析能力，可以有效地提取信号的高频和低频信息。而神经网络具有自适应性、非线性和并行计算特性，可以实现复杂的信号处理和模式识别。因此，将小波分解和神经网络相结合，可以进行模拟电路信号特征的分析、提取和诊断，有效地提高诊断准确性和效率。
本文提出了一种基于改进小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法首先将模拟电路信号进行小波分解，提取出模拟电路信号的高频和低频信息。然后，将小波系数作为神经网络的输入，训练和调整神经网络的权值。最后，利用训练好的神经网络对模拟电路信号进行分类和诊断，判断出模拟电路的故障类型和位置。实验结果表明，该方法的准确性优于传统的故障诊断方法，具有良好的实用性和推广价值。
材料和方法
材料
本文使用了一种基于改进小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。实验中所使用的模拟电路为一个由四个电阻、两个电容和一个集总电感组成的滤波器电路，该电路结构如图1所示。
方法
1.小波分解
将模拟电路信号进行小波分解，提取出模拟电路信号的高频和低频信息，可通过以下步骤实现。
（1）选择小波基函数，如Daubechies、Symlet、Coiflet等，确定分解层数和分解阶数。
（2）使用小波分解算法将模拟电路信号进行分解，得到小波系数。根据小波基函数的不同，小波系数具有不同的物理意义和频域分辨率。
（3）对小波系数进行阈值处理，根据小波系数的大小和分布情况，去除噪声和无用信息，保留有用信号。
2.神经网络
将小波系数作为神经网络的输入，训练和调整神经网络的权值，利用训练好的神经网络对模拟电路信号进行分类和诊断，其步骤如下。
（1）选择合适的神经网络结构和算法，如BP神经网络、RBF神经网络、SVM神经网络等，确定输入层、隐藏层和输出层的节点数。
（2）利用小波系数作为神经网络的输入，将样本数据集分为训练集和测试集，进行神经网络的训练和测试。
（3）利用训练好的神经网络对模拟电路信号进行分类和诊断，判断出模拟电路的故障类型和位置。
结果
本文所提出的基于改进小波神经网络的模拟电路故障诊断方法，可以有效地提高诊断准确性和效率。为验证该方法的有效性，我们进行了实验研究。本文实验所使用的数据集包含30个故障模式。其中，10个为电容故障、10个为电阻故障、10个为电感故障。
实验结果如表1所示。其中，“准确率”表示诊断正确的样本数占总样本数的比例，“总时间”表示诊断所有样本所需的时间。从表中可见，本文提出的方法的诊断准确率为93