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基于神经网络的单片开关电源故障诊断
资料介绍
单片开关电源具有外围电路简单、性价比高等优点，符合高效节能的工业设计要求，在多个实用领域得到了应用。由于缺少引入智能故障诊断方法，在诊断单片开关电源故障时通常依靠工作经验，利用电表对器件线路逐一排查，诊断效率较低，无法实现在线实时故障诊断。又因为单片开关电源具有器件容差大、不易建模等特点，传统的智能故障诊断方法在应用于诊断其电路故障时具有一定的困难。
人工神经网络由于具有容错性、自适应、非线性等特点，特别适合应用于诊断模拟电路故障。为提高单片开关电源故障的实际诊断效率，本文提出了基于神经网络的故障诊断方法，利用三层BP神经网络模型作为诊断工具，通过采集电源的多路实际输出电压，获得故障特征向量数据，并使用数据扰动的方法生成虚拟样本，扩充了网络训练样本。设计并完成了用于实现实时在线故障诊断的软硬件系统，包括基于MSP430单片机的多路数据采集系统和基于LabVIEW软件的上位机数据显示及故障诊断程序。通过对两款实用单片开关电源的诊断实验，测试了方法的可行性及系统运行效果。
实验对象包括单故障、多故障和硬故障、软故障等多个故障类型。实验结果表明数据采集系统和上位机故障诊断程序可实时在线诊断故障类型，诊断结果准确，运行效果良好。说明了神经网络可用于诊断单片开关电源故障，可克服器件容差、非线性等困难，且适用于多种故障类型。配合相应的软硬件系统，可提高实际诊断效率，满足工业生产需求。
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