容差模擬電路故障診斷方法研究.pdf

1、模擬電路故障診斷理論是網絡理論的第三分支，在自動測試技術中起著支柱作用。自60年代開始研究以來，取得了不少有價值的理論成果，但總的來說發(fā)展一直比較緩慢。元件容差的普遍存在、電路故障的多樣性等是制約模擬故障診斷理論發(fā)展的主要障礙，尤其是電路中存在軟故障時，電路的故障狀態(tài)可能與正常狀態(tài)比較接近，或不同故障下的電路狀態(tài)可能重疊，因此診斷難度很大。 隨著微電子技術尤其是VLSI技術的發(fā)展，對模擬電路自動測試和診斷的需求日益迫切。為此，本

2、文對容差模擬電路故障診斷方法進行了較深入的研究，重點探索神經網絡診斷方法，致力于解決由于容差的存在以及模擬電路故障的多樣性而導致的訓練樣本規(guī)模過大、診斷速率較低、診斷準確率有待提高等問題。 針對BP網絡存在收斂速度緩慢、容易陷入局部極小以及網絡結構難以確定等缺陷，提出了利用概率神經網絡進行故障診斷方法。仿真結果表明：該診斷方法快速、準確，尤其對軟故障有較高的識別能力。 為了解決神經網絡訓練樣本優(yōu)化選擇的問題，采取遺傳算法

3、的全局尋優(yōu)能力與粗糙集理論結合的方法獲得決策表最小約簡，該方法為本文所提出的粗糙集神經網絡集成診斷方案奠定了基礎。 針對容差電路神經網絡故障診斷方法訓練樣本規(guī)模過大使得網絡過于復雜，網絡訓練速度較低的問題，提出了應用自組織競爭網絡—粗糙集—BP網絡集成進行故障診斷的方案，從而降低了神經網絡訓練樣本規(guī)模，減少了網絡訓練時間。 針對容差電路故障元件診斷的不確定性問題，提出了基于RBF與BP神經網絡、D—S證據理論的故障診斷方