题目：基于小波理论和神经网络算法的模拟电路故障诊断研究

模拟电路故障诊断一直是现代电路研究领域中的一个重点。随着现代电子科技的迅猛发展，现代航空航天、核能、船舶等领域的电子系统发展的一个明显趋势是高速化、连续化和自动化。由此使设备的功能愈来愈多，对性能指标要求愈来愈高，相应的可靠性、测试性等五性要求也越来越高，尤其是在航空、航天等领域，快速准确的进行故障诊断，精确完成故障预测变得非常重要。以往的传统的故障诊断理论已经不能很好的满足当今装备的需求。目前，随着小波分析、神经网络等智能诊断技术的不断发展，传统的模拟电路诊断方法中所存在的元件容差与非线性、电路的可诊断性等问题有了更有效的解决方法，这些相关技术研究已成为模拟电路故障诊断的一个研究热点，为解决模拟电路故障诊断问题提供了一条新的道路。

本文主要工作有以下几个：

（1）围绕模拟电路故障诊断问题，阐述了当前模拟电路故障诊断背景及存在的问题，对当前故障诊断技术进行了分析研究，从而选取小波分析和神经网络中的BP神经网络、RBF神经网络作为本文故障诊断技术，并对基于神经网络的故障诊断的可行性进行论证。

（2）以某系统OCL功率放大器作为典型电路，给出小波变换-BP神经网络、小波包变换-BP神经网络、小波变换-RBF神经网络、小波包变换-RBF神经网络的故障诊断技术算法，分别通过这些算法对实际电路进行故障特征提取和故障诊断，诊断过程中通过调整神经网络的参数，研究各种不同诊断方案在典型电路中的诊断实际效果。

（3）通过研究分析某系统OCL放大器电路在不同的诊断方案的诊断效果，给出最合适该电路的诊断方案，确定某系统OCL功率放大器电路的故障诊断方案。最后综合论文整个研究过程，尝试提出一种小波分析相关理论作为数据预处理工具，神经网络作为模式识别工具的模拟电路通用故障诊断方法。