PCB电路故障预测与诊断方法研究

发布时间：2017-07-20 08:36

  本文关键词：PCB电路故障预测与诊断方法研究

  更多相关文章： 印制电路板 模拟电路 数字电路 故障诊断 故障预测 支持向量机

【摘要】：随着当代PCB电路的迅速发展,电路复杂度不断地提高,对PCB电路运行的可靠性提出了更高的要求。PCB电路的故障预测与诊断引起国内外学者广泛关注。PCB电路是一种包含数字电路和模拟电路的模数混合电路,而电路故障预测主要用于模拟电路部分。本文主要针对PCB数字电路故障诊断、PCB模拟电路故障预测以及PCB模拟电路故障诊断三个部分进行分析,重点研究了PCB模拟电路诊断方法,并提出一种基于多维尺度分析PCB模拟电路故障诊断新方法,并对该方法利用实验方法进行仿真验证。本文主要工作如下：首先,根据PCB数字电路传输线中攻击线和受害线的特征提出一种PCB数字电路串扰故障诊断方法,对PCB数字电路串扰测试集进行简化,减少测试开销,缩短诊断时间。提出一种减少PCB数字电路串扰故障方法并通过仿真实例在验证该方法的可行性,实验表明该方法能够明显减小传输线之间的串扰。其次,建立一个基于神经网络的PCB模拟电路故障预测模型,利用Salley-Key低通滤波器电路对建立的故障预测模型的准确性进行了实验验证。实验结果表明本文建立的故障模型的预测数据与实际数据误差较小,能够较准确对元件故障进行预测。最后,提出一种用于PCB模拟电路故障诊断故障特征提取新方法,即基于多维尺度分析PCB模拟电路故障诊断,并对该方法进行试验验证,利用粒子群优化的支持向量机作为故障分类器,通过两个PCB常用电路对本文提出的方法与基于主元分析算法的模拟电路故障诊断方法进行比较,两种PCB电路诊断结果显示本文提出的PCB模拟电路故障诊断方法的诊断准确率均高于基于主元分析的模拟电路故障诊断方法。
【关键词】：印制电路板 模拟电路 数字电路 故障诊断 故障预测 支持向量机
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN41
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-22
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.2 PCB数字电路故障诊断理论的发展及现状16
• 1.3 PCB模拟电路故障诊断理论的发展及现状16-17
• 1.4 PCB模拟电路故障诊断方法17-19
• 1.5 本文主要研究内容及创新点19-20
• 1.6 本文章节内容安排20-22
• 第二章 PCB数字电路故障诊断方法研究22-36
• 2.1 PCB数字电路故障类型22-23
• 2.2 PCB数字电路串扰故障原理及故障模型23-26
• 2.2.1 PCB数字电路串扰故障原理23-24
• 2.2.2 PCB数字电路串扰故障模型24-26
• 2.3 基于并行方式的串扰故障诊断方法26-28
• 2.4 基于反相器减小PCB数字电路串扰方法28-30
• 2.4.1 基于反相器的串扰防护原理28-30
• 2.5 仿真实例30-35
• 2.6 本章小结35-36
• 第三章 基于神经网络的PCB模拟电路故障预测方法研究36-44
• 3.1 神经网络相关理论36
• 3.2 BP神经网络概述36-37
• 3.3 基于BP神经网络模拟电路故障预测37-39
• 3.3.1 基于BP神经网络的模拟电路故障预测原理37-38
• 3.3.2 BP神经网络预测模型的设计38-39
• 3.4 基于神经网络模拟电路故障预测仿真实例39-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 PCB模拟电路故障特征提取方法研究44-53
• 4.1 小波基本理论44-46
• 4.1.1 小波变换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 基于多维尺度分析技术特征提取方法49-51
• 4.3.1 MDS算法原理49-51
• 4.3.2 MDS算法与PCA算法比较51
• 4.4 本章小结51-53
• 第五章 仿真与验证53-74
• 5.1 支持向量机的电路故障分类理论基础53-60
• 5.1.1 支持向量机的分类54-57
• 5.1.2 基于libsvm的模拟电路故障诊断步骤57-58
• 5.1.3 基于粒子群算法对SVM进行参数寻优58-60
• 5.2 基于Sallen-Key低通滤波器电路故障诊断60-66
• 5.2.1 Sallen-Key低通滤波器电路基本参数设置60-61
• 5.2.2 蒙特卡洛分析与故障数据采集61-62
• 5.2.3 实验电路1故障特征提取62-64
• 5.2.4 基于支持向量机的实验电路2故障分类64-65
• 5.2.5 PCA和MDS算法对实验电路1诊断分析比较65-66
• 5.3 基于四运放双二阶高通滤波器电路故障诊断66-72
• 5.3.1 四运放双二阶高通滤波器电路基本参数设置66-67
• 5.3.2 蒙特卡洛分析与故障数据采集67-68
• 5.3.3 实验电路2故障特征提取68-69
• 5.3.4 基于支持向量机的实验电路2故障分类69-71
• 5.3.5 PCA和MDS算法对实验电路2诊断分析比较71-72
• 5.4 本章小结72-74
• 第六章 总结与展望74-76
• 6.1 总结74
• 6.2 展望74-76
• 附录76-78
• 参考文献78-82
• 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况82

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本文编号：567154