小波-遗传算法-神经网络结合的PCB智能诊断技术

"祝文姬和何怡刚合作的‘基于神经网络的模拟PCB诊断方法及其智能测试系统的研究’论文，探讨了一种结合小波变换、遗传算法与神经网络的新型模拟PCB测试方法，旨在解决模拟电路故障诊断的挑战。这种方法通过小波变换进行噪声消除和信号多尺度分解，然后利用归一化处理提取故障特征，这些特征作为神经网络的输入数据。为了优化BP神经网络的权重初始化，他们运用了遗传算法。此外，论文还提出了基于DSP控制的PCB测试系统设计，详述了故障特征提取、样本选择、诊断系统结构以及软硬件实现策略，并通过实际电路诊断案例验证了方法的有效性和鲁棒性。" 在电子工业快速发展的背景下，模拟电路的测试和诊断变得至关重要，因为它们在复杂系统中的作用不可替代。虽然数字电路技术取得了显著进步，但模拟电路因其独特性质仍然在许多应用中占据重要地位。然而，模拟电路的故障诊断相对困难，主要是由于其多样化的故障表现、元件参数的容差和非线性特性。 论文提出的诊断方法创新性地融合了多种技术。小波变换作为预处理工具，能有效去除信号中的噪声，并进行多尺度分析，帮助识别故障模式。遗传算法的应用则优化了BP神经网络的结构和初始权重，减少了网络训练的随机性，提高了诊断准确性。此外，考虑到PCB测试的自动化需求，作者提出了基于DSP（数字信号处理器）的测试系统，该系统能够高效、精确地执行诊断任务。 关键词涉及BP神经网络、PCB测试、DSP技术、小波变换和遗传算法，表明这些是解决模拟电路故障诊断的关键技术。论文中通过具体实例展示了方法的实际操作，进一步证明了其在模拟电路故障诊断中的实用性，为电路诊断提供了新的思路和工具。该研究受到了国家自然科学基金的支持，表明了这一领域的研究价值和前景。