多重神经网络在电路故障诊断中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于多重神经网络的电路故障诊断研究，由华中科技大学的李浩江撰写，导师为周曼丽，专业为通信与信息系统。论文介绍了人工神经网络在电路故障诊断中的应用，特别是采用了多层次分类模型的多重神经网络（MNN）对732A/D转换板电路进行诊断。此外，还提出了一种改进的椭球BP算法以提高网络的收敛速度，同时展示了MNN在实际电路模块如差分运放中的应用，并开发了相应的诊断软件。" 正文: 在电子技术日新月异的今天，电路故障诊断的研究也随之发展。人工神经网络(ANN)作为一种模拟人脑神经网络结构的方法，已经成为电路故障诊断领域的热门研究方向。它拥有自我学习和并行推理的能力，弥补了基于符号知识的诊断方法在某些方面的不足。神经网络通过神经元间的连接权重来存储信息，通过学习样本调整这些权重，从而实现知识的获取和诊断过程。 本文首先概述了神经网络的研究背景，然后详细介绍了如何利用多层次分类模型的多重神经网络（MNN）来处理复杂的电路故障诊断问题。在732A/D转换板电路的案例中，电路被划分为多个模块，每个模块对应一个独立的神经网络，这些网络通过特定结构协同工作，共同完成故障诊断任务。 为了解决神经网络在训练过程中可能遇到的收敛速度慢的问题，论文提出了改进的椭球BP算法。该算法在前向计算阶段采用椭球单元网络（Ellipsoidal Unit）算法进行权重的粗调，而在误差反传阶段则利用改进的BP算法进行细调，从而提高了网络的训练效率。 接着，论文以732电路中的差分运算放大器模块为例，详细阐述了基于MNN的诊断系统的开发流程，包括神经网络学习软件的构建和MNN诊断软件的实现。同时，论文给出了具体的学习实例和多故障诊断实例，进一步证明了这种方法的有效性。 这篇论文深入探讨了神经网络在电路故障诊断中的应用，特别是在MNN框架下的诊断策略，以及如何通过改进算法优化网络性能。这些研究成果对于提升电路故障诊断的准确性和效率具有重要意义，为后续的相关研究提供了理论基础和技术参考。关键词涵盖了智能故障诊断、人工神经网络、改进BP算法、MNN和椭球单元网络，突显了研究的核心内容。