基于小波－神经网络的模拟集成开关电流电路测试方法

摘要

本发明公开了一种基于小波—神经网络的模拟集成开关电流电路测试方法。包括以下步骤：针对典型故障情况，选择激励信号，将激励响应输出信号在时域和频域中分别采样作为神经网络训练样本；利用开关电流电路结构特性，采用群组灵敏度分析选择确定测试缺陷点；为降低神经网络的复杂性，采用小波多尺度分解对各类响应数据进行预处理，产生故障细貌后在输入神经网络；神经网络用于将不同的缺陷响应结果分类、识别。测量待测电路的实际电压信号，将其输入训练好的神经网络模型，完成故障测试与识别。本发明的方法用于模拟集成开关电流电路软硬故障及缺陷问题有明显的优势，且有结构简单、速度快，准确率高的优点。

主权项

1.一种基于小波-神经网络的模拟集成开关电流电路测试方法，包括以下步骤：1)建立测试电路，设置故障集，以及施加于测试电路的激励信号；2)根据开关电流电路特性将构成测试电路的器件进行群组，按照群组方式进行灵敏度分析，确定电路的测试节点；3)针对典型故障情况，在节点施加激励信号进行开关电流电路故障响应测试，得到可及点响应值；4)利用小波多尺度分解，对故障响应信号进行时域与频域的分解预处理，获得低频细貌；5)用小波预处理后的细貌数据作为训练样本训练神经网络；6)测量待测电路的实际电压信号，将其输入训练好的神经网络模型，分析支持模型的稳态输出结果，得到故障及缺陷的测试与识别结果。