王艳秋

沈阳工学院信息与控制学院

模拟电路智能式故障诊断技术

王艳秋

沈阳工学院信息与控制学院

基于神经网络和专家系统的模拟电路智能故障诊断技术，一方面抑制了神经网络的错误输出，另一方面减少了专家系统的漏诊，并对一个实际的模拟电路进行了仿真研究。仿真中对输入数据进行模糊处理，并与神经网络和专家系统所得出的两个结果进行了综合，表明智能故障诊断大大提高了故障诊断的准确性。

模拟电路 故障诊断 模糊 神经网络 专家系统

1 引言

近几年来专家们纷纷将智能手段引入模拟电路的诊断过程。但是由于神经网络或专家系统的固有缺陷使之不能有效的解决故障诊断中随机出现的许多不确定因素，大大影响了故障诊断的准确性，无法大规模投入使用。本文将模糊技术、专家系统和ANN有机地结合，使模拟电路的故障诊断步入一个新阶段，大大提高了故障诊断的准确性。

2 基于神经网络的模拟电路故障诊断

1989年美国珀杜大学的King Chan和Venkatasubramanian等人首次将人工神经网络用于故障诊断中，我国东北大学虞和济教授、东南大学钟秉林教授等学者也在此领域取得骄人的成绩。

但是单纯利用神经网络进行故障诊断也存在其缺点，比如知识经验难于利用、训练时间长、大型网络分析困难、算法的收敛性实时性和对远离样本的故障诊断结果的准确性难以保证、对于复杂系统存在单一网络规模大和故障空间组合爆炸等问题。……