基于BP神经网络的大规模电路模块级故障快速诊断方法  

A fast approach of module level fault diagnosis for large analog circuit based on BP neural network

作　　者：厉芸[1] 何怡刚[1] 徐卫林[1] 尹新[1] 刘美容[1] 

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出　　处：《电路与系统学报》2005年第4期12-15,共4页Journal of Circuits and Systems

基　　金：教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20020532016);湖南省科技计划基金项目(05GK2005;04FJ2003;03GKY3115;03JJY1010);教育部新世纪优秀人才支持计划;湖南大学撷英计划资助基金项目

摘　　要：根据大规模电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂搜索方法,采用基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP神经网络)记载多次撕裂信息,提出了一种新型基于BP神经网络的大规模电路模块级快速诊断方法。该方法能快速有效地并行处理定位故障模块,具有测前工作量小,实时诊断性强等优点。According to circuit decomposition technology and crossover tearing technology, a fast approach of module level fault diagnosis for large analog circuit based on BP （Back Propagation） neural network is presented. The new approach is based on parallel diagnosis, so fault modules can be located quickly and effectively. The availability of the method is examined by simulation.

关 键 词：神经网络 大规模电路 模块 网络撕裂 故障诊断 

分 类 号：TN431.1[电子电信—微电子学与固体电子学]