电子电路的故障分析2600字

1、电子电路的故障分析2600字 摘 要：本文从两个方面概述电子电路的故障，包括对电子电路故障开展检测和分析的必要性以及自动化故障诊断技术在电子电路故障分析中的应用。重点讨论了电子电路故障分析理论以及应用，包括基于人工神经网络的根本理论和故障诊断应用、小波神经网络、量子神经网络等方面。以期为相关的理论研究和详细的理论工作提供一定的借鉴。 关键词：电子电路；故障随着电子工业以及电子电路系统集成技术的开展，电子电路的复杂性也随之提升。因此，在对相关的电子电路设备进展维护和保养的过程中，需要花费更多的时间、精力以及资金。开展电子电路故障分析，可以对工业消费以及国民生活的方方面面产生重要的积极意义。在这个

2、背景下，研究电子电路的故障分析的诸多问题，具有重要的现实意义和价值。一、电子电路的故障概述一对电子电路故障开展检测和分析的必要性随着当今电力电子技术的广泛运用，各类高性能的电子电路设备和相关产品逐渐涌现，促进对于设备维护性要求的提升。当电子电路设备出现故障却没有得到及时的诊断和恢复时，一系列严重的后果会由此引发，轻那么发生停机故障，重那么威胁设备操作和检修人员的生命平安，带来严重的经济损失。因为电子电路设备在工程系统中发挥着重要的作用，充当电源以及控制器等核心角色，尤其是对于航空航天设备这种对于电子电路设备要求较高的应用领域来说，必须定期进展电子电路的自动化测试和诊断，开展必要的修复工作。除此

3、之外，当电路发生故障时，人工诊断技术的优势逐渐显现出来，比方即时性弱、诊断精度低等。在对电子电路的故障进展检修、调试和交换的过程中无法发挥出独特的优势。在这个背景下，自动诊断技术应运而生，可以很好地弥补人工诊断技术的缺乏。所以，针对先进的自动故障诊断技术进展深化的研究和应用，已经引起了世界范围内的关注。二自动化故障诊断技术在电子电路故障分析中的应用对于电子电路中电路元件较多的情况，比方在某些新型静止无功发生装置中，存在数十个晶闸管，假如采用人工诊断方法，又费时又费力。自动化故障诊断技术的开展可以实现人力物力的大幅度节省。对于对电子电路设备可靠性以及容错的要求较高的应用领域来说，电子电路需要具备

4、自测试、自诊断以及自我修复的功能。以上种种需求需要技术人员进展电子电路工作状态的动态在线监视，进展电子电路状态的实时测试和诊断。当某局部的电路发生故障时，自动诊断技术可以实如今不对电路中其他局部的运作造成不利影响的根底上，进展故障的隔离定位以及修复，并且在以上流程完毕后继续投入使用。与此同时，在进展在线故障诊断时，对故障所在的部位以及性质进展快速分析可以实现电子电路运行停机时间的有效缩短。在有利乐观情况下，还有望进展容错电力电子系统的建立，实现系统可靠性的提升。二、电子电路故障分析理论以及应用一基于人工神经网络的根本理论和故障诊断应用人工神经网络在电子电路故障分析中的应用主要遵循以下的流程。首

5、先，在电子电路根本信息的根底上进展常见故障类型的分析。其次，将这些常见的故障类型以神经网络的目的的形式进展样本输出。再次，根据以上常见的故障类型，进展电路相应故障信号的提取，并且对以上提取的信号进展相关的预处理，成为神经网络标准的输入样本。最后，以网络的拓扑构造为根底，通过神经网络进展存储电路故障信号以及故障类型之间映射关系的学习和存储。并且利用相关的学习规那么，对样本开展训练，实现神经网络相应网络参数值的获取，最终将结果传送到执行机构以及显示设备。在整个过程中，故障特征的提取以及预处理、神经网络的设计是其中的两个重要环节。在对故障特征进展提取的过程中，对于故障电路状态信号的分析和处理以及预处

6、理是主要的内容。技术人员需要对获取的电子电路故障的测试数据进展分类和压缩，这个过程需要遵循一定的规那么。在对故障特征以及电路不同故障状态下的统一故障特征进展提取的时候，因为这个特征与故障状态不存在相关关系，所以可以实现故障特征提取流程的简化以及计算量的减少，大幅提升故障诊断速度。这个流程中蕴含的根本步骤如下：首先，对故障电路进展鼓励。其次，采取适宜的方法对电路的相应响应信号进展测量。最后，预处理特征信号，实现从测量空间到特征空间的转化。二基于小波神经网络的根本理论和故障诊断应用从目前的电子电路故障分析理论来看，对于线性系统的状态监测以及故障诊断而言，已经有了很多较为科学合理的方法。但是，对于非

7、线性电子电路系统故障分析来说，相关状态监控的方法较为有限，仍然需要进一步探究。随着人工神经网络系统故障分析技术的开展，小波神经网络技术也应运而生，可以发挥对任意函数以及信号的有效逼近功能，实现非线性电子电路故障诊断以及实时监控有效性的提升。但是，虽然小波神经网络存在故障诊断率高等众多优势，但是在外界噪声提升的环境下，小波神经网络故障分析系统的误诊断率也会随着提升。这对于某些要求较为苛刻的应用领域来说，适用性不高。三基于量子神经网络的根本理论和故障诊断应用虽然人工神经网络技术已经得到了长足的开展，但是当故障形式之间存在着穿插数据的形式识别问题时，人工神经网络的优势就无法充分发挥出来，误诊断率较高。在这个背景下，将相关神经网络的知识与量子计算理论相结合，具有非常开阔的开展前景。量子神经网络是量子计算与经典神经网络相结合的产物。在神经网络的构造中交融量子计算理论，并且在训练过程中尽可能浸透这个理论。或者，在进展神经网络拓扑构造以及训练算法的设计时，直接进展量子理论中某些原理以及概念的借用。以上两种策略可以实现特征向量以及故障类型之间对应关系的准确反映，提升故障诊断效率和正确率，降低误诊率。三、总结从我国目前的电子电路的故障分析理论来看，相关理论的应用情况得到了一定的提升，但是在非线性电路以及容差电路的故障诊断方面仍存在一定的缺陷，需要相关技术人员做出更为深化的讨论和研