基于人工智能的电子电路故障诊断方法研究

基于人工智能的电子电路故障诊断方法研究

高海林

黑龙江技师学院 158100

摘要：本文以人工智能为基础，结合电子电路故障诊断方法，研究了基于人工智能的电子电路故障诊断方法。文章首先对电子电路的特点进行了分析，并提出了基于人工智能的电子电路故障诊断方法，包括BP神经网络故障诊断、支持向量机故障诊断、专家系统故障诊断等；其次，针对不同类型的电子电路提出了相应的故障诊断方法；最后对本研究进行总结和展望。 

关键词：人工智能；电子电路；故障诊断

1.电子电路的特点分析

电子电路的特点是电路中的各部件均是以电子元器件为基础，在外部信号的影响下，进行信息交换和传递。电子电路与其他电路相比，具有以下特点：电子电路具有较强的信息处理能力，能够在较短时间内将信息输入并转换为对外界的反应；电子电路能够实现自动控制，一般情况下，电子电路都是以信号发生器为基础，并通过控制系统来实现对各部分功能的控制；电子电路能够实现复杂的数字运算。电子电路具有一定的复杂性和多样性，其内部结构存在较多的连接方式，每一种连接方式都对应着一定的数字运算过程；电子电路具有一定的信息存储能力。电子电路中所存储信息比较丰富，可以储存大量信息。电子电路具有较强的抗干扰能力。电子电路中存在大量信号输入，能够实现对外界干扰信号和内部故障信号的检测与排除；电子电路具有一定的自检能力。在运行过程中，系统会根据运行情况来不断进行自检，通过对自身功能和性能指标进行检测，能够及时发现故障。在自检过程中可能会出现故障误判现象，但是经过维修人员检修后能够恢复正常运行状态。

2.诊断方法

电子电路在不同的环境下运行，会出现不同程度的故障，因此需要根据其不同的故障类型和特点选择相应的诊断方法。传统的诊断方法主要有人工神经网络法、专家系统法、故障树分析法等，但这些方法都存在着各自的局限性。例如，人工神经网络法虽然具有很好的容错性，但对于未知的故障诊断很困难，同时无法准确提取出故障特征。专家系统法虽然能处理非线性问题，但对知识要求很高，并且需要较多的人工干预。本文研究了基于人工智能技术的电子电路故障诊断方法，将人工智能技术与电子电路故障诊断方法相结合，以期实现电子电路故障诊断。本文采用基于人工智能技术的电子电路故障诊断方法进行研究。

3.神经网络故障诊断

神经网络是一种模拟人脑神经系统的非线性、自组织、自适应的信息处理系统，通过对输入变量进行多层次的划分，从而获得多层次、多分类的输出模式，在很多领域得到了广泛的应用。与传统方法相比，神经网络在故障诊断中具有独特优势。传统诊断方法中，提取故障特征需要通过大量的实验数据，而神经网络则具有很强的自组织和自适应能力，可以利用少量数据快速提取故障特征。在神经网络中，神经网络的结构决定了它对输入信号进行分析时所采用的方式，从输入信号到输出信号的传递过程中包含了许多相关信息，通过对这些相关信息进行分析可以得到更多故障信息。

神经网络的训练过程包括两个步骤：①预训练；②参数选择。在训练之前需要进行预训练。预训练是通过对神经网络各层神经元之间连接权值进行调整来实现对网络拓扑结构以及各层神经元数量的优化，从而提高网络整体性能。网络参数选择是通过对网络拓扑结构和各层神经元之间连接权值进行优化来实现对网络整体性能的提升。

在电子电路故障诊断中，首先需要建立故障诊断系统。由于电子电路故障具有多样性和复杂性等特点，传统诊断方法不能很好地应用于故障诊断中。针对电子电路故障诊断中存在的问题，BP神经网络具有很强的自适应性和学习能力，可以将输入信号分解为若干个子信号，通过训练过程对这些子信号进行学习来确定故障类型。另外BP神经网络具有较强的并行处理能力，能够在很大程度上提高故障诊断效率和准确性。

4.支持向量机故障诊断

支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的新型机器学习方法，它能有效解决小样本、非线性、维数灾难等问题。目前，SVM已广泛应用于模式识别、图像处理、机器人控制等领域。其中，最常见的是核函数的选择。当样本空间满足一定条件时，SVM的分类效果是最好的。同时，在小样本情况下，核函数能够保证分类超平面在高维空间中稳定存在，从而降低了支持向量机识别性能的计算复杂度。

在故障诊断中，SVM通过构造一个线性的核函数，将输入信号映射到高维特征空间中进行训练和识别。对每一类故障样本，SVM都能得到一个对应的分类超平面，根据这个超平面在样本空间中的位置将样本划分为训练集和测试集。SVM能够有效解决高维输入空间中的非线性分类问题，在处理小样本、高维数据时具有较好的效果。然而SVM算法较为复杂、计算量大、存储空间需求较高等缺点也限制了其应用。

为了解决以上问题，近年来研究人员提出了多种新型SVM算法。例如，提出了一种基于支持向量机和遗传算法的故障诊断方法；提出了一种基于遗传算法和多项式核函数支持向量机；提出了一种基于改进

SVM和粒子群算法优化的故障诊断方法。在这些算法中，PK-SVM算法被广泛应用于电子电路故障诊断中。目前PK-SVM已被证明是一种有效的故障诊断方法。

5.专家系统故障诊断

专家系统是一种通过人机交互获取知识和解决问题的计算机系统。它以专家的经验、知识为基础，综合利用各种信息和手段，将人们从繁琐、重复的工作中解放出来，并使其更具有灵活性、适应性和综合性。专家系统一般分为两类：一类是基于规则的专家系统，另一类是基于案例的专家系统。基于规则的专家系统是从问题本身出发，从已有的规则中得到结论，以解决问题为目的，具有较强的逻辑性和知识的自动获取能力。专家系统根据诊断问题和测试数据建立知识库，采用知识库和推理机组成推理机构，从知识库中检索出与故障发生相关的知识，并用产生式规则表示知识和推理过程，最后由程序进行诊断。专家系统具有较强的推理能力、较高的可靠性和自适应性。但专家系统中存在两个重要问题：一是知识库中知识获取困难，特别是某些知识获取不到；二是知识获取后如何处理仍然是一个难题。目前研究较多的是采用专家系统与神经网络相结合实现电路故障诊断。

6.结语

随着科技的飞速发展，电子电路在现代工业、通讯、医疗等领域的应用日益广泛，其稳定运行对于整个系统至关重要。然而，电子电路由于其复杂性，一旦发生故障，诊断与修复过程往往耗时且效率低下。本文旨在研究基于人工智能的电子电路故障诊断方法，通过深入分析电子电路的特点，探讨了多种故障诊断方法，并重点研究了神经网络、支持向量机和专家系统在电子电路故障诊断中的应用。综上所述，基于人工智能的电子电路故障诊断方法研究仍具有广阔的前景和巨大的潜力。通过不断的研究和创新，我们有望在未来实现更加高效、准确的电子电路故障诊断，为电子系统的稳定运行提供有力保障。

参考文献：

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