本文關(guān)鍵詞：PCB電路故障預(yù)測與診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 印制電路板 模擬電路 數(shù)字電路 故障診斷 故障預(yù)測 支持向量機

【摘要】：隨著當代PCB電路的迅速發(fā)展,電路復雜度不斷地提高,對PCB電路運行的可靠性提出了更高的要求。PCB電路的故障預(yù)測與診斷引起國內(nèi)外學者廣泛關(guān)注。PCB電路是一種包含數(shù)字電路和模擬電路的模數(shù)混合電路,而電路故障預(yù)測主要用于模擬電路部分。本文主要針對PCB數(shù)字電路故障診斷、PCB模擬電路故障預(yù)測以及PCB模擬電路故障診斷三個部分進行分析,重點研究了PCB模擬電路診斷方法,并提出一種基于多維尺度分析PCB模擬電路故障診斷新方法,并對該方法利用實驗方法進行仿真驗證。本文主要工作如下：首先,根據(jù)PCB數(shù)字電路傳輸線中攻擊線和受害線的特征提出一種PCB數(shù)字電路串擾故障診斷方法,對PCB數(shù)字電路串擾測試集進行簡化,減少測試開銷,縮短診斷時間。提出一種減少PCB數(shù)字電路串擾故障方法并通過仿真實例在驗證該方法的可行性,實驗表明該方法能夠明顯減小傳輸線之間的串擾。其次,建立一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCB模擬電路故障預(yù)測模型,利用Salley-Key低通濾波器電路對建立的故障預(yù)測模型的準確性進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明本文建立的故障模型的預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)誤差較小,能夠較準確對元件故障進行預(yù)測。最后,提出一種用于PCB模擬電路故障診斷故障特征提取新方法,即基于多維尺度分析PCB模擬電路故障診斷,并對該方法進行試驗驗證,利用粒子群優(yōu)化的支持向量機作為故障分類器,通過兩個PCB常用電路對本文提出的方法與基于主元分析算法的模擬電路故障診斷方法進行比較,兩種PCB電路診斷結(jié)果顯示本文提出的PCB模擬電路故障診斷方法的診斷準確率均高于基于主元分析的模擬電路故障診斷方法。
【關(guān)鍵詞】：印制電路板 模擬電路 數(shù)字電路 故障診斷 故障預(yù)測 支持向量機
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN41
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 研究背景及意義15-16
• 1.2 PCB數(shù)字電路故障診斷理論的發(fā)展及現(xiàn)狀16
• 1.3 PCB模擬電路故障診斷理論的發(fā)展及現(xiàn)狀16-17
• 1.4 PCB模擬電路故障診斷方法17-19
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點19-20
• 1.6 本文章節(jié)內(nèi)容安排20-22
• 第二章 PCB數(shù)字電路故障診斷方法研究22-36
• 2.1 PCB數(shù)字電路故障類型22-23
• 2.2 PCB數(shù)字電路串擾故障原理及故障模型23-26
• 2.2.1 PCB數(shù)字電路串擾故障原理23-24
• 2.2.2 PCB數(shù)字電路串擾故障模型24-26
• 2.3 基于并行方式的串擾故障診斷方法26-28
• 2.4 基于反相器減小PCB數(shù)字電路串擾方法28-30
• 2.4.1 基于反相器的串擾防護原理28-30
• 2.5 仿真實例30-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PCB模擬電路故障預(yù)測方法研究36-44
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論36
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述36-37
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障預(yù)測37-39
• 3.3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障預(yù)測原理37-38
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的設(shè)計38-39
• 3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障預(yù)測仿真實例39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 PCB模擬電路故障特征提取方法研究44-53
• 4.1 小波基本理論44-46
• 4.1.1 小波變換44-46
• 4.1.2 小波分析46
• 4.2 基于主元分析特征提取方法46-49
• 4.2.1 主元分析(PCA)法基本原理47-48
• 4.2.2 基于核主元分析的基本原理48-49
• 4.3 基于多維尺度分析技術(shù)特征提取方法49-51
• 4.3.1 MDS算法原理49-51
• 4.3.2 MDS算法與PCA算法比較51
• 4.4 本章小結(jié)51-53
• 第五章 仿真與驗證53-74
• 5.1 支持向量機的電路故障分類理論基礎(chǔ)53-60
• 5.1.1 支持向量機的分類54-57
• 5.1.2 基于libsvm的模擬電路故障診斷步驟57-58
• 5.1.3 基于粒子群算法對SVM進行參數(shù)尋優(yōu)58-60
• 5.2 基于Sallen-Key低通濾波器電路故障診斷60-66
• 5.2.1 Sallen-Key低通濾波器電路基本參數(shù)設(shè)置60-61
• 5.2.2 蒙特卡洛分析與故障數(shù)據(jù)采集61-62
• 5.2.3 實驗電路1故障特征提取62-64
• 5.2.4 基于支持向量機的實驗電路2故障分類64-65
• 5.2.5 PCA和MDS算法對實驗電路1診斷分析比較65-66
• 5.3 基于四運放雙二階高通濾波器電路故障診斷66-72
• 5.3.1 四運放雙二階高通濾波器電路基本參數(shù)設(shè)置66-67
• 5.3.2 蒙特卡洛分析與故障數(shù)據(jù)采集67-68
• 5.3.3 實驗電路2故障特征提取68-69
• 5.3.4 基于支持向量機的實驗電路2故障分類69-71
• 5.3.5 PCA和MDS算法對實驗電路2診斷分析比較71-72
• 5.4 本章小結(jié)72-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74
• 6.2 展望74-76
• 附錄76-78
• 參考文獻78-82
• 攻讀碩士學位期間學術(shù)活動及成果情況82

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本文編號：567154