【摘 要】
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电路板作为电气设备的核心组件,其完好性直接影响电气设备整体性能的发挥.传统的故障诊断研究大都针对各种电气设备系统级及部件级故障诊断展开,诊断后只能进行大部件更换,诊断效率低,维护成本高,无法满足电气设备板卡级故障诊断需求.本论文针对大规模混合电路时域状态劣化趋势不明显、组合故障频发、故障传递关系复杂等特点,综合应用v-i-f多路交叉矩阵扫描技术、网络撕裂技术、神经网络技术,解决电路板突发故障、多层故障无法快速定位故障位置的难点,实现电气设备板卡级及元件级故障诊断,为电气设备维修提供技术支持.
【机 构】
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陆军装甲兵学院 北京 100072;陆军装甲兵学院 北京 100072;陆军装甲兵学院 北京 100072
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电路板作为电气设备的核心组件,其完好性直接影响电气设备整体性能的发挥.传统的故障诊断研究大都针对各种电气设备系统级及部件级故障诊断展开,诊断后只能进行大部件更换,诊断效率低,维护成本高,无法满足电气设备板卡级故障诊断需求.本论文针对大规模混合电路时域状态劣化趋势不明显、组合故障频发、故障传递关系复杂等特点,综合应用v-i-f多路交叉矩阵扫描技术、网络撕裂技术、神经网络技术,解决电路板突发故障、多层故障无法快速定位故障位置的难点,实现电气设备板卡级及元件级故障诊断,为电气设备维修提供技术支持.
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