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基于虚拟仪器的远程故障诊断关键技术研究

作　者: 吴峰
导　师: 杨青
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 模拟电路 虚拟仪器 远程监测 故障诊断 概率神经网络
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


针对现代模拟电路故障诊断系统的需要,将虚拟仪器技术、网络技术和故障诊断技术应用到模拟电路的故障监测与诊断中,开发了Browser/Server模式下的远程故障诊断系统平台。该平台是由用户登录模块、数据采集模块、数据保存模块、时频域波形显示模块、概率神经网络故障诊断模块组成,使整个平台具有良好的通用性和可扩展性。据有关统计表明,绝大部分的电子设备故障是由于模拟电路发生故障所导致的,因此,对模拟电路故障诊断理论和方法的研究是一项热门课题。由于模拟电路特别是有容差的大规模模拟电路故障的多样性和复杂性,使得可用于诊断容差模拟电路的故障和大规模模拟电路软故障的方法还十分有限。对模拟电路故障诊断提出了新的挑战,需要探索新的模拟电路故障诊断理论和方法。近年来,人工神经网络理论得到了快速发展,已经开始在各个领域广泛应用。本文研究了概率神经网络模拟电路故障诊断的一般方法和诊断步骤。另一方面,随着计算机网络技术的发展,远程监测与故障诊断技术相结合的方法成为新的研究方向。本文着眼于上述故障诊断技术,对概率神经网络在模拟电路远程故障诊断中的应用进行了积极的研究工作。论文的内容有以下几个部分:叙述了故障诊断技术的发展和现状;分析了模拟电路故障的基本类别;研究了模拟电路故障特征的提取方法、故障数据的采集;将概率神经网络应用于模拟电路状态监测与故障诊断中,探讨了概率神经网络的结构设计、训练算法以及用于故障诊断的优势;最后选取典型电路,利用虚拟仪器软件和MATLAB神经网络工具箱设计实现了一个远程模拟电路故障诊断系统,并根据采集到的模拟电路故障数据进行了分析与仿真。结果表明,本文提出的将远程监控与概率神经网络算法相结合应用于模拟电路故障诊断的方法,是可行的并且效果良好,有很好的应用前景。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 故障诊断的研究内容  11-12
  1.2 课题研究目的和意义  12-13
  1.3 故障诊断技术的发展及研究现状  13-15
  1.4 论文的主要工作  15-17
第2章 模拟电路故障诊断基本知识  17-23
  2.1 模拟电路故障诊断基本概念  17-20
    2.1.1 故障产生的原因  17
    2.1.2 故障特征  17-18
    2.1.3 故障类型  18-19
    2.1.4 故障诊断的方法  19-20
  2.2 模式识别方法在模拟电路故障诊断中的应用  20-23
第3章 人工神经网络  23-35
  3.1 人工神经网络概述  23-28
    3.1.1 神经网络的发展与特点  23-24
    3.1.2 神经网络及其能力  24-28
  3.2 PNN 网络基本原理  28-35
    3.2.1 PNN 网络模式识别的Bayes 分类规则  28-29
    3.2.2 PNN 网络结构模型  29-31
    3.2.3 PNN 网络的学习算法  31-35
第4章 基于概率神经网络的模拟电路故障诊断  35-45
  4.1 电路仿真工具—Multisim  35-37
    4.1.1 Multisim 介绍  35
    4.1.2 Multsim 仿真分析功能  35-37
  4.2 模拟电路故障诊断实例  37-45
    4.2.1 诊断电路  37-39
    4.2.2 故障特征提取  39-41
    4.2.3 样本集构造  41-42
    4.2.4 诊断结果  42-45
第5章 基于Labview 的模拟电路故障诊断系统设计  45-73
  5.1 虚拟仪器技术概述  45-47
    5.1.1 Labview 介绍  45-46
    5.1.2 Labview 的应用  46-47
  5.2 基于虚拟仪器的远程连接与应用  47-50
    5.2.1 Client/Server 模式  48-49
    5.2.2 Browser/Server 模式  49-50
  5.3 数据库的访问技术  50-53
    5.3.1 创建数据库  50-51
    5.3.2 建立与数据库的连接  51-52
    5.3.3 数据库基本操作  52-53
  5.4 远程模拟电路状态监测与故障诊断程序设计  53-73
    5.4.1 用户登录模块  54-57
    5.4.2 数据采集模块  57-60
    5.4.3 数据分析处理模块  60-65
    5.4.4 数据显示、保存模块  65-68
    5.4.5 基于PNN 的模拟电路故障诊断模块  68-70
    5.4.6 人机交互的界面设计  70-73
结论与展望  73-74
参考文献  74-78
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果  78-79
致谢  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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