基于BP神經網絡的模擬電路診斷系統研究
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通常，從待測模擬電路響應的波形曲線獲得原始數據。通過對原始數據進行采樣，可將原始數據映射成樣本空間的點。模擬電路故障診斷的過程是把癥狀空間的向量映射到故障空間，即實現故障特征空間X到分類(識別)空間y的映射F，F：X→Y。一般，首先要對映射到樣本空間的輸入數據進行預處理，通過刪除數據中的無用信息得到一類故障模式，即由樣本空間映射到數據空間。
在數據空間的基礎上，通過特定的變換處理，提取數據中的不變特征，形成不變故障模式空間。在提取了故障模式的不變特征之后，根據診斷的需要和問題的特性，往往還需要對所選擇的模式特征矢量進行量化壓縮變換，在盡可能保持信息量基本不丟失的前提下，在降維空間內選擇有用的特征，以利于高效實現模擬電路的故障診斷。并且由所獲得的降維空間，提取原始樣本集的特征信息以形成特征空間。一般的特征提取過程可用圖3表示。本文引用地址：http://cqxgywz.com/article/188945.htm
1．4 BP網絡的輸入層、隱層和輸出層節點個數的確定
這里設所選的測試節點數為m，測試頻率數為l，則：
(1)BP網絡的輸入節點數為n1=ml；
(2)確定最佳隱節點數的一個常用方法被稱為“試湊法”，可先設置較少的隱節點訓練網絡，然后逐步增加隱節點數，用同一樣本集進行訓練，從中確定網絡誤差最小時對應的隱節點數；
(3)將故障狀態進行二進制編碼，二進制碼值最大的那個數據的位數m就是輸出層神經元節點的個數。
1．5 多頻組合法
多頻測試是用不同頻率(測試頻率點集)的正弦信號激勵待測電路，通過觀測預先選定測試節點的輸出信號幅值，亦即故障電路與正常電路、不同故障電路之間的輸出幅值差異，實現模擬電路的故障診斷。多頻測試矢量即為測試頻率點的集合。
對給定的可及點，測試頻率的選取原理仍按電路的對數幅頻特性來劃分特征空間。
頻率選取原則：如果某些幅頻特性曲線在一個頻率點上密集，落入同一模糊集，則應在這些特性曲線較為分散的頻率上選擇其他測試頻率。
1．6 仿真實例
1．6．1 待測電路
待測電路如圖4所示。
1．6．2 故障類別假定
以圖4中容差為±5％的電阻R1=10 kΩ為例，闡明故障診斷的思路。
(1)當電阻在R1∈[9．5，10．5]時，電阻是正常的容差變化范圍；
(2)當電阻R19．5 kΩ時，發生軟故障，用↓表示這種減小情況，其極限情況為R1=O此時轉化為硬故障，即短路故障。
(3)當電阻R1>10．5 kΩ時，發生軟故障，用↑表示這種增大情況，極限情況為R1=∞，此時轉化為硬故障，即開路故障。
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