人工神经网络在数模混合电路故障诊断中的应用

资 源 简 介

人工神经网络在数模混合电路故障诊断中的应用

详 情 说 明

人工神经网络在数模混合电路故障诊断领域展现出了独特优势。这种智能方法通过模拟人脑神经元的工作机制，能够有效处理传统方法难以解决的复杂故障模式识别问题。

数模混合电路中同时存在模拟和数字信号，传统诊断方法往往需要分别处理这两种信号特性，而神经网络则能通过训练自动学习两者的内在关联。多层感知机等网络结构可以同时提取模拟信号的连续特征和数字信号的离散特征，形成统一的故障诊断模型。

在实际应用中，神经网络首先通过历史故障数据进行训练，建立输入信号特征与故障类型之间的映射关系。训练完成的网络可以实时监测电路参数，当出现异常模式时快速定位故障点。相比阈值判断等传统方法，神经网络对噪声和非线性特征具有更好的鲁棒性。

这种方法特别适用于参数漂移、间歇性故障等难以用明确规则描述的复杂故障场景。通过适当设计的网络结构和充分的训练样本，神经网络能够捕捉到传统方法容易忽略的细微故障特征。未来结合深度学习技术，可进一步提升对高维复杂故障模式的诊断能力。