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【摘要】 随着电子工业的迅速发展，模拟电路故障诊断技术的重要性越来越明显，它对于电子设备或系统的正常运行和可靠性设计均具有重要的意义。在传统的诊断技术和理论方法的基础上，本课题以雷达电源为研究对象，就专家系统和BP神经网络方法应用于模拟电路故障诊断作了深入的研究。 详细阐述了雷达电源故障诊断专家系统的构造过程，包括知识的获取、表达和存储以及推理机的推理方式和控制策略等。采用Visual C++6.0作为开发工具，专家系统诊断使用友好的人机交互式界面，产生式规则表示法，关系型数据库的知识存储方式，树状的诊断流程作为诊断模型，基于不确定性和数据驱动的正向推理，深度优先和启发式相结合的搜索策略，同时还具有完备的知识获取和解释机制。 BP神经网络具有联想记忆功能、容错性、鲁棒性以及很好的非线性映射能力，本文具体描述了神经网络样本的获取、网络结构的确定和训练。通过运用粗糙集理论中的属性约简来处理样本，从而达到简化网络结构的目的；通过运用电路仿真软件改善训练样本，最终提高网络的泛化能力。 通过实践证明，以上两种方法均行之有效，对于模拟电路的故障诊断具有一定的应用价值和发展潜力。
【关键词】 模拟电路； 故障诊断； 专家系统； BP神经网络；
第一章 绪论 9-20
1．1 选题背景及意义 9-10
1．2 故障诊断的发展与研究现状 10-19
1．3 本文的主要工作 19-20
第二章 专家系统概述 20-27
2．1 专家系统的发展及研究现状 20-22
2．2 专家系统的结构及特点 22-25
2．3 专家系统面临的问题及发展趋势 25-27
第三章 雷达电源故障诊断专家系统的设计与实现 27-59
3．1 雷达电源通用测试台 27-28
3．2 雷达电源故障诊断专家系统开发工具的选择 28-29
3．3 雷达电源故障诊断专家系统的总体结构设计 29-33
3．4 雷达电源故障诊断专家系统的主要功能模块的设计 33-56
3．4．1 知识库的设计 33-46
3．4．2 推理机的设计 46-53
3．4．3 知识获取器的设计 53-54
3．4．4 解释机的设计 54-55
3．4．5 人机接口的设计 55-56
3．5 雷达电源非线性元器件的诊断方法 56-59
第四章 神经网络理论 59-66
4．1 神经网络的基本原理及特点 59-61
4．2 BP神经网络 61-65
4．3 BP神经网络存在的一些问题及改进方法 65-66
第五章 雷达电源典型故障的BP网络诊断 66-84
5．1 训练样本集的获取 66-71
5．2 利用粗糙集对故障样本约简 71-73
5．3 BP神经网络的构建和训练 73-77
5．4 网络泛化能力的改进 77-81
5．5 BP神经网络方法与专家系统方法的比较 81-84
第六章 结论与展望 84-86
参考文献 86-90
致谢 90
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