多维变换与神经网络结合的模拟电路故障诊断

"基于多维变换的模拟电路故障诊断的神经网络方法，祝文姬，何怡刚，本文提出了一种结合电路双线性函数在多维空间的变换与神经网络的新方法，用于非线性模拟电路的故障诊断。这种方法利用电路端口特性解决测试节点不足导致的故障诊断难题，并通过多维空间变换减少故障模式间的模糊性，提高诊断识别率，同时能处理元件参数容差和测量误差。此外，该方法适用于线性和非线性电路的单故障、双故障及多故障诊断。文章介绍了诊断原理、步骤，并给出了诊断实例。关键词包括模拟电路、神经网络、故障诊断、粒子群算法、双线性变换和多维变换。" 这篇论文主要探讨的是模拟电路的故障诊断问题，特别是针对非线性模拟电路。传统的故障诊断方法通常依赖于测量可及节点的电压，但在现代集成电路中，由于节点数量众多，直接测量往往不足以提供足够的故障信息。为解决这一问题，论文提出了一个创新的解决方案，即基于多维变换的神经网络方法。 首先，该方法利用电路的双线性函数在多维空间进行变换。双线性变换是一种折衷模型，它能有效地处理电路的线性和非线性特性。通过这种变换，电路的参数轨迹在复平面或超平面上的距离增大，降低了不同故障模式之间的混淆度，从而提高了故障诊断的准确率。 其次，结合神经网络，该方法可以适应元件参数的容差和测量误差。神经网络的非线性学习能力使得它能处理复杂的故障模式，同时对不精确的数据具有一定的鲁棒性。 此外，论文还提到了粒子群优化算法在神经网络中的应用，这是一种全局优化技术，能够帮助神经网络更有效地搜索最佳解决方案，进一步提升诊断效率。 论文不仅详细阐述了诊断原理，还给出了具体的诊断步骤和实例，展示了该方法在实际应用中的可行性。关键词涵盖了从基本的电路理论到先进的故障诊断技术和算法，如粒子群算法，表明了该研究的综合性。 这项工作为模拟电路故障诊断提供了新的思路，特别是在面对现代集成电路的复杂性和规模挑战时，这种基于多维变换和神经网络的方法有望成为一种有效的诊断工具。