基于灵敏度分析的模拟电路故障特征优化  

Fault Feature Optimize Method in Analog Circuits Based on Sensitivity Analysis

作　　者：赵军荣[1] 石秀华[1] 王永虎[1] 陈永社[1] 

机构地区：[1]西北工业大学航海学院,西安710072

出　　处：《弹箭与制导学报》2007年第5期262-264,共3页Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance

摘　　要：研究了灵敏度分析在模拟电路故障诊断中的数据压缩及特征优化中的应用,利用神经网络的非线性映射和学习推理的优点,提出了基于特征灵敏度的特征向量优化方法。通过对模拟电路的频响参数分析,比较输入特征向量的分类能力,减少输入数据冗余和降低向量维数,实现特征向量的优化。对标准电路的仿真结果表明:该方法与优化前的诊断准确率相近,能够实现模拟电路故障特征优化。The fault feature optimizes method based on the sensitive degree analysis and neural networks was investigated and discussed. Comparison with sortting ability of input feature vectors by analyzing frequency response of analog circuits is applied, it may reduce redundant data and vector dimensions and it optimized feature vectors. Simulation results on benchmark circuits show t his scheme is feasible.

关 键 词：模拟电路 灵敏度分析 神经网络 LABVIEW 特征优化 

分 类 号：TP306[自动化与计算机技术—计算机系统结构]