检 索
学术期刊
切换导航
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
我要投稿
查看投稿进度
学术期刊
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
在线客服
客服电话:
400-188-5008
客服邮箱:
service@ccnpub.com
投诉举报:
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享
请选择
目标期刊
首页
期刊
文章
基于BP神经网络的便携式模拟电路故障诊断系统研究
下载:
70
浏览:
254
庞志华
孟宪鸿
卢帅华
张九
《航空航天学报》
2020年5期
摘要:
针对模拟电路故障不易被检测、不易被精确定位且现场情况复杂的特点,本文以基本共射放大电路为例重点研究了基于BP神经网络的模拟电路故障诊断方法。首先,提取待测电路特征值,对可能出现的电路故障编号,随机测量多组电路正常情况下和各故障状态下的电路特性,包括输入、输出电阻,上限、下限截止频率,增益等。随后,将测量得到的多组电路特征值用于故障检测模型的训练。接着,根据模型输出值与目标值的误差,调整模型参数,直至误差满足要求。最后,将模型参数固化于诊断系统微控制器的Flash中。经实验验证,依据该方法设计的便携式故障诊断系统具有较高准确率和较低的成本,切合社会生产实际。另外,由于其结合了深度学习算法和电子线路分析方法,也可用于电子信息类本科教育课程实践。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服::
点击联系客服
联系电话::
400-188-5008
客服邮箱::
service@ccnpub.com
投诉举报::
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享