基于神经网络的模拟电路故障诊断DSP系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-14页 |
| ·模拟电路故障诊断的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·模拟电路故障诊断国内外发展状况 | 第9-10页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| 2. BP神经网络 | 第14-28页 |
| ·神经网络基础 | 第14-16页 |
| ·神经元模型 | 第14-15页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第15-16页 |
| ·神经网络的学习机制 | 第16页 |
| ·BP网络的基本原理 | 第16-21页 |
| ·BP算法的改进和优化 | 第21-24页 |
| ·BP算法的缺点 | 第21-22页 |
| ·附加动量法 | 第22-23页 |
| ·自适应学习率BP算法 | 第23-24页 |
| ·BP网络隐含层的优化设计 | 第24-26页 |
| ·BP网络隐含层的分析 | 第24-25页 |
| ·隐含层内神经元数的确定 | 第25-26页 |
| ·BP网络用于模拟电路故障诊断的实用性分析 | 第26-28页 |
| 3. 模拟电路故障诊断的BP神经网络实现 | 第28-42页 |
| ·产生数据样本集 | 第28-32页 |
| ·确定网络结构 | 第32-34页 |
| ·网络层数的确定 | 第32页 |
| ·输入层的节点数的确定 | 第32-33页 |
| ·输出层的节点数的确定 | 第33页 |
| ·隐含层内节点数的确定 | 第33页 |
| ·初始权值和学习速率的选取 | 第33-34页 |
| ·期望误差的选取 | 第34页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第34-42页 |
| ·基于MATLAB神经网络的训练 | 第34-37页 |
| ·样本学习结果分析 | 第37-42页 |
| 4. 基于DSP的模拟电路故障诊断系统的实现 | 第42-67页 |
| ·DSP的选型及开发环境简介 | 第42-45页 |
| ·DSP的选型 | 第42-43页 |
| ·TMS320F2812 特点介绍 | 第43-44页 |
| ·软件集成开发环境CCS简介 | 第44-45页 |
| ·TMS320F2812 最小系统的硬件实现 | 第45-49页 |
| ·电源管理部分 | 第45-46页 |
| ·时钟电路的设计 | 第46-47页 |
| ·复位电路的设计 | 第47-48页 |
| ·系统RAM的外扩 | 第48-49页 |
| ·ADC的接口电路的设计 | 第49-50页 |
| ·按键显示接口 | 第50-51页 |
| ·模拟电路故障系统软件设计 | 第51-64页 |
| ·ADC数据采集 | 第52-58页 |
| ·按键和数据显示 | 第58页 |
| ·C语言中寄存器的定义和地址操作 | 第58-59页 |
| ·CMD文件的编写 | 第59-62页 |
| ·TMS320F2812 用户程序的启动引导 | 第62-64页 |
| ·引导表的建立 | 第64页 |
| ·系统诊断验证 | 第64-67页 |
| 全文总结 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
