1、隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)電路故障診斷的要求越來(lái)越高，一般情況下在一個(gè)實(shí)際電路系統(tǒng)中，很大一部分電路故障來(lái)自模擬電路模塊，據(jù)調(diào)查研究顯示，在電子設(shè)備中約80％以上的電路故障來(lái)自模擬電路模塊，伴隨著電路集成化程度越來(lái)越高，診斷起來(lái)的難度也逐漸加大。但是模擬電路故障診斷的方法卻嚴(yán)重滯后，因此進(jìn)行模擬電路故障診斷的理論和技術(shù)研究不僅具有重要的理論意義，而且具有很高的實(shí)用價(jià)值。鑒于模擬電路故障存在多樣性和復(fù)雜性，這造成傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)已無(wú)

2、法滿(mǎn)足診斷的要求。近些年來(lái)迅速發(fā)展并在模式識(shí)別等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用的集成學(xué)習(xí)和仿生計(jì)算相結(jié)合方法為模擬電路故障診斷提供了較好的思路。模擬電路故障診斷的主要任務(wù)是首先提取和選擇有效的故障特征，然后采用有效方法對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別和定位。結(jié)合現(xiàn)代測(cè)試技術(shù)、信號(hào)處理和模式識(shí)別等理論和技術(shù)，本文深入研究幾種模擬電路故障診斷方法。論文的主要研究工作及成果如下：
　?。?）詳細(xì)介紹了一種由Shannon函數(shù)和Gauss“窗”函數(shù)構(gòu)造的小波，它有更快的

3、收斂速度和很強(qiáng)的逼近能力，因此可以用構(gòu)造小波基函數(shù)代替神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵(lì)函數(shù)。同時(shí)分析了構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)用于模擬電路故障診斷的優(yōu)勢(shì)，并給出了故障診斷的一般流程。從實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果看，構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)取得了比較好的收斂性能，獲得了平滑的訓(xùn)練性能曲線，這說(shuō)明構(gòu)造小波網(wǎng)絡(luò)對(duì)電路的故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行了有效的學(xué)習(xí)，能在很少的迭代步數(shù)內(nèi)達(dá)到指定的性能指標(biāo)，但需要指出的是故障診斷準(zhǔn)確率只有94.44%，診斷準(zhǔn)確率有待提升。
　?。?）在構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診

4、斷方法的基礎(chǔ)上，利用果蠅優(yōu)化算法和構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，建立果蠅構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬故障診斷流程。給每一組果蠅個(gè)體隨機(jī)初始方向和距離，然后按照果蠅算法步驟迭代，迭代過(guò)程中不停地尋找適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)值，把優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后將測(cè)試數(shù)據(jù)代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)果蠅算法將每次優(yōu)化后的權(quán)值和閾值代入構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣使網(wǎng)絡(luò)收斂速度更快、診斷準(zhǔn)確率變的更高。
　?。?）基于果蠅算法良好的全局尋優(yōu)能力

5、及最小二乘支持向量機(jī)在模式識(shí)別方面的優(yōu)越性能，本文提出基于FOA--LSSVM模型電路故障診斷方法。經(jīng)過(guò)與PSO--LSSVM模型比較，我們發(fā)現(xiàn)雖然二者在數(shù)學(xué)算法存在差異，但是故障診斷模式基本相同，診斷精度接近。通過(guò)實(shí)驗(yàn)也證明了這兩種方法診斷正確率接近，它們都是比較有效、可靠的模擬電路故障診斷方法，在模擬電路故障診斷方面具有廣泛的應(yīng)用前景。
　?。?）借助果蠅算法強(qiáng)大尋優(yōu)功能和混沌的遍歷性、隨機(jī)性等優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于混沌理論和F