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基于多频测试和神经网络的模拟电路故障诊断  
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【英文篇名】 Fault diagnosis of analog circuits based on multifrequency test and neural networks
【下载频次】 ★★★★
【作者】 王承; 叶韵; 梁海浪; 何进;
【英文作者】 WANG Cheng; YE Yun; LIANG Hailang; HE Jin Shenzhen SOC Key Laboratory; PKU-HKUST Shenzhen-Hongkong Institution; Peking University; Shenzhen; Guangdong 518057; China;
【作者单位】 北京大学深港产学研基地深圳市系统芯片设计(SOC)重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多频测试; 神经网络; 模拟电路; 故障诊断; 测试矢量生成;
【英文关键词】 multifrequency test; neural network; analog circuits; fault diagnosis; test vector generation;
【摘要】 多频测试使模拟电路响应的故障状态和正常状态差异最大化,而神经网络具有解决复杂分类问题的能力。结合两者优点,提出一种基于多频测试和神经网络的故障诊断方法:通过灵敏度分析指导多频测试矢量生成,选择最优测试激励;提取各测试节点响应的故障信息,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现对故障元件的检测和定位。实验结果表明,该方法对模拟电路故障诊断非常有效,具有很强的实用性。
【英文摘要】 Multifrequency test can maximize differences between the failure state and the normal state of the analog circuit's response,and Neural Networks(NNs)have the ability to solve complex classification problems.An efficient approach for diagnosing faults in analog circuits is presented.It is based on the advantages of both multifrequency test and NNs.The sensitivity analysis is used to generate and choose the multifrequency test vectors of the Circuit Under Tes(tCUT).Fault features of the test point in CUT are ...
【基金】 国家自然科学基金重点项目(No.60936005); 深圳市杰青项目(No.JC201005280670A)
【更新日期】 2013-04-08
【分类号】 TP183;TN710
【正文快照】 1引言模拟电路故障诊断一直是一项富有挑战性的研究课题,客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。关于模拟电路故障诊断及测试信号选取的算法和理论研究[1]至今未取得突破性进展,是由其本身特性所决定的,即:输入输出均是连续量、复杂的故障模型、元器件容差、?

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