4 故障特征提取 17

4.1 粗糙集理论 17

4.2 故障电路数据采集 18

4.3 本章小结 21

5 基于神经网络的模拟电路故障诊断 22

5.1 BP网络结构设计 22

5.2 测试仿真 24

5.3 本章小结 31

6 结论 32

6.1 主要工作 32

6.2 展望 32

参考文献 33

致 谢 34

 1 绪论

如今，科学技术水平飞速发展，电子工业发达，电子设备变得精密复杂。现代社会中，电子设备已经成了人们生活中的一部分，大到企业生产，小到个人设备，它们无处不在。生产的效率，系统的稳定，生活的方便都与其有关，因此人们对可靠性的要求越来越高。

经调查表明，虽然电路中模拟部分所占比例并不高，但其诊断难易程度和成本却相当高，所以维护和保养耗费了大量财力、精力[1]。各方面的技术都在进步，传统故障诊断方法慢慢地显露出了它的弊端。在大的系统中，对于某些小的故障要求也非常严格，一定要在它们发生之前就将它们除掉，否则可能会恶化为更大的故障，造成更大的影响。所以，一种高效的设备诊断技术必不可少。

1.1 诊断工程概述

近三四十年以来，设备诊断技术逐渐引入生产，慢慢发展起来。过去故障的诊断和排除依靠人们经验的积累和仪表的测量就能完成。随着科学技术的发展，机械设备的复杂精密化，设备对工业生产的影响越来越大，渐渐取代了部分人力，设备相关费用也越来越高，显然传统诊断方法已经不能满足要求[2]。在大的系统中，如果机器突然有了故障，会对多方面造成很大的损失，比如经济方面、设备安全方面、工作人员的安全方面等等。

那么如何避免这些故障发生？靠人力不够，那就只能依赖人工智能技术。最近几年，电子技术，信息技术，人工智能系列技术的发展，为设备诊断技术提供了重要基础。随着各种技术运用的熟练，设备诊断技术逐渐完善。

1.2 故障种类及原因

电路故障一般可以认为是电路在正常运行时元件突然出现了一些问题。在模拟电路中，它们的的类型和原因分为下面的几种：

（1）从故障发生的本质原因来看，有偶然性的，还有早期的以及损耗性的故障。

偶然性故障：顾名思议，不是一直会发生的故障种类，难得发生一次，原因也比较多。

早期的故障：指的就是设备刚造出来没多久，就出现了故障，和操作一般没有关系，是出厂时就存在了故障，只不过用了不久后显现出来了。

损耗性故障：损耗的意思就是元器件用了时间长了，出现了一些消耗性现象，它发生的几率比较高，并且，设备用的时间越长，这种故障就越容易发生。

（2）从故障发生具体情况来看，可分为参数故障、硬故障以及间断性故障。

参数故障：就是元器件参数值发生了变化，时间的长短，环境的变化都会对元件的参数值造成影响，如果参数变化太大，就会形成故障。

硬故障：硬故障一般都是突然发生的，无法事先知道它的发生时间，常见的硬故障有元件短路或开路。 BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用(2):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_52250.html