基于径向基神经网络的模拟电路故障诊断研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·模拟电路故障诊断研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·模拟电路故障诊断的基本方法及研究现状 | 第9-12页 |
| ·模拟电路故障诊断的基本方法 | 第9-10页 |
| ·模拟电路故障诊断的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第12-13页 |
| 2 模拟电路故障诊断的基本原理和方法 | 第13-26页 |
| ·故障样本集的获取和表示 | 第13-16页 |
| ·灵敏度分析 | 第13-14页 |
| ·输出样本的表示方法 | 第14-15页 |
| ·输入样本的获取和预处理 | 第15-16页 |
| ·故障特征提取常用方法 | 第16-21页 |
| ·主元分析法 | 第16-17页 |
| ·小波分析法 | 第17-21页 |
| ·神经网络及其在故障诊断中的应用 | 第21-26页 |
| ·神经网络简介 | 第21页 |
| ·RBF网络模型与结构 | 第21-23页 |
| ·神经网络在电路故障诊断中的应用 | 第23-26页 |
| 3 基于小波分析和径向基网络的模拟电路故障诊断 | 第26-41页 |
| ·样本集的构造 | 第26-34页 |
| ·软故障模型 | 第26-27页 |
| ·提取小波能量特征 | 第27-28页 |
| ·故障模式编码 | 第28-29页 |
| ·实验举例 | 第29-34页 |
| ·纠错编码RBF(ECRBF)网络 | 第34-39页 |
| ·BCH码 | 第35-36页 |
| ·纠错RBF网络结构 | 第36-37页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第37-38页 |
| ·纠错RBF网络的实现 | 第38-39页 |
| ·RBF网络应用于模拟电路故障诊断的设计 | 第39-41页 |
| 4 模拟电路故障诊断实例 | 第41-49页 |
| ·模拟电路及基本诊断思路 | 第41-43页 |
| ·实验电路故障诊断的实现 | 第43-49页 |
| ·故障样本集的构造 | 第43-45页 |
| ·RBF神经网络结构的设计 | 第45-46页 |
| ·电路故障诊断结果 | 第46-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
