【摘 要】
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随着数字和模拟电路技术的快速发展,电路的测试和故障诊断问题变得越来越重要。由于测试技术和故障诊断方法的不断发展,人们对被测电路（CUT）故障的识别和分类变得更加容易。近年来,神经网络（NN）技术成为解决模拟电路故障诊断问题的主要方式。本文提出一种基于径向基函数（RBF）的神经网络方法,该方法可以很好解决模拟电路的故障诊断问题。本文主要工作内容如下:首先,介绍了模拟电路故障诊断的研究的背景、意义、研
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随着数字和模拟电路技术的快速发展,电路的测试和故障诊断问题变得越来越重要。由于测试技术和故障诊断方法的不断发展,人们对被测电路（CUT）故障的识别和分类变得更加容易。近年来,神经网络（NN）技术成为解决模拟电路故障诊断问题的主要方式。本文提出一种基于径向基函数（RBF）的神经网络方法,该方法可以很好解决模拟电路的故障诊断问题。本文主要工作内容如下:首先,介绍了模拟电路故障诊断的研究的背景、意义、研究对象及要解决的问题。继而介绍了基于径向基函数的神经网络方法,该方法描述了不同故障类型特征,可以对不同故障进行分类。其次,为了验证本文所提方法故障诊断能力,对有源带通滤波器电路进行仿真研究。通过MATLAB和PSPICE软件进行故障诊断仿真测试及故障类型数据获取,PSPICE（含有集成电路的个人仿真程序）可以对一系列电路元件进行建模,主要采用模拟电路形式进行仿真分析。然后,应用径向基函数神经网络方法对两个实际电路进行故障诊断仿真实验。两个电路分别是FOUR OP-AMP低通滤波器电路和Sallen-Key带通滤波器电路,文中展示了故障诊断过程,本文提出的方法可以有效地定位故障,并且可以对故障类型进行分类。最后,将本文提出的方法与反向传播（BP）神经网络、支持向量机（SVM）和小波神经网络等方法进行比较,对相同的模拟电路进行故障诊断。比较结果表明,径向基函数神经网络方法具有更高的诊断精度和更好的性能。
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