【摘要】 模拟系统测试与诊断的研究始于上世纪60年代,传统的模拟电路规模小、集成度低,往往依赖于人工手段进行测试和诊断。随着电子工业的发展,电子线路的规模趋向大型化、复杂化,从而对大规模模拟系统自动测试和诊断提出了迫切的需求,针对大规模模拟电路故障诊断方法的研究也就成为国际电路与系统领域的研究热点。本文主要研究大规模模拟电路的故障诊断算法,提出了改进的神经网络诊断方法,并应用模糊推理系统定位故障范围,将大规模网络故障诊断方法系统化,并针对大规模网络的特性提出了模块诊断法的思想。论文首先详细探讨了几种具代表性的神经网络在模拟电路故障诊断中的应用,然后在大规模模拟电路故障诊断方法——网络撕裂法的基础上,提出了一种适用于大规模模拟电路故障诊断的神经网络方法,实现了子网络的快速撕裂和数据分析。文中深入研究了模式识别方法在模拟电路故障诊断中的应用,在集成神经网络和模糊推理各自优势的基础上,提出了基于神经网络——模糊推理的大规模模拟电路故障诊断方法,该法集故障预猜测、故障验证、检测条件和结果判断于一体,具有较强的系统性。仿真试验表明该方法故障定位精确度高、撕裂迅速,有利于大规模模拟电路故障诊断过程自动化的实现。论文的另一主要工作是将传统故障字典法和故障树分析法相结合,针对大规模网络故障诊断的特点,提出了模块诊断方法。该方法可克服因电路规模增加所造成的故障字典建立困难的缺点,同时可以从一定程度上缓解大规模模拟电路测前模拟工作量大的问题。模拟诊断实例表明了该方法具有快速隔离故障、缩小故障定位范围等突出优点。

【关键词】 故障诊断； 大规模网络； 撕裂法； 神经网络； 模糊推理； 故障字典； 故障树；






摘要 7-8
Abstract 8
第1章 绪论 9-18
    1.1 模拟电路故障诊断的意义 9
    1.2 电路故障诊断技术的国内外研究状况 9-11
    1.3 大规模网络故障诊断的发展与现状分析 11-13
    1.4 模拟电路故障诊断的模式识别方法 13-17
        1.4.1 模式识别方法概述 14-16
        1.4.2 电路故障诊断模式识别方法优化问题的形成 16-17
    1.5 本文主要工作 17-18
第2章 大规模模拟电路故障诊断方法 18-31
    2.1 大规模网络故障诊断原理 18-19
    2.2 大规模网络的撕裂准则 19-23
        2.2.1 网络撕裂及子网络特性 19-20
        2.2.2 理想条件下子网络状态判定条件 20
        2.2.3 容差情况下子网络状态判定条件 20-22
        2.2.4 应用逻辑分析定位故障子网络 22-23
    2.3 传统网络撕裂法的局限性及其改进 23-24
    2.4 大规模网络故障诊断的撕裂方法 24-29
        2.4.1 子网络级故障诊断方法 24-27
        2.4.2 逐级撕裂搜索法 27-28
        2.4.3 仿真实例及其分析 28-29
    2.5 本章小结 29-31
第3章 电路故障诊断的神经网络方法 31-45
    3.1 神经网络方法概述 31-34
        3.1.1 神经网络模型 32-33
        3.1.2 神经网络的学习方法 33-34
    3.2 神经网络诊断方法的基本原理 34-36
        3.2.1 应用神经网络求解故障诊断问题 34
        3.2.2 求解诊断问题的神经网络结构 34-35
        3.2.3 诊断方法的实施步骤 35-36
    3.3 神经网络在电路诊断中的应用 36-39
        3.3.1 BP 网络 37
        3.3.2 RBF 网络 37-39
        3.3.3 特性分析 39
    3.4 基于竞争网络的大规模模拟电路故障诊断 39-42
        3.4.1 适于电路故障诊断的竞争神经网络 39-40
        3.4.2 基于SOFM 网络的大规模网络撕裂法 40-41
        3.4.3 用于撕裂诊断的SOFM 网络设计 41-42
    3.5 算例及其分析 42-43
    3.6 本章小结 43-45
第4章 大规模网络诊断的模糊逻辑系统 45-56
    4.1 问题的提出 45-46
    4.2 模糊逻辑系统基本理论 46-50
        4.2.1 模糊逻辑系统的特点 46-47
        4.2.2 神经网络与模糊推理系统比较 47-49
        4.2.3 神经网络和模糊推理的融合技术 49-50
    4.3 基于模糊逻辑推理的神经网络诊断系统构造 50-52
        4.3.1 构造原型 50-51
        4.3.2 改进的诊断系统 51-52
    4.4 应用模糊逻辑系统实现大规模网络故障诊断 52-53
    4.5 诊断实例及其分析 53-55
    4.6 本章小结 55-56
第5章 大规模模拟电路的模块诊断法 56-66
    5.1 问题的提出 56
    5.2 基本诊断思想 56-60
        5.2.1 神经网络故障字典法 56-57
        5.2.2 基于故障树分析的诊断方法 57-59
        5.2.3 模块字典树形诊断的功能模型 59-60
    5.3 诊断方法及其实现 60-62
        5.3.1 电路模块划分 60-61
        5.3.2 故障特征提取 61-62
    5.4 诊断实例 62-64
    5.5 本章小结 64-66
结论 66-68
参考文献 68-72
致谢 72-73
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 73