论文摘要
无线通信设备故障诊断对通信系统长期正常的运行,对社会生产生活、乃至国防安全都具有重大意义。今天,故障诊断技术的研究不断深入,人工智能方法凭借其诸多优越性被引入到故障诊断,专家系统、神经网络、及神经网络专家系统方法受到了广泛关注,并在应用实践中逐步得到完善。本文结合无线通信设备综合测试系统的开发,重点就其中的故障诊断方案进行了探讨分析。在阐述了故障诊断基本原理后,分别研究了专家系统与神经网络技术,并重点分析了BP神经网络及其设计方法。在专家系统研究基础上,结合无线通信设备故障特点,设计实现了基于规则和模糊推理的无线通信设备故障诊断方案,该部分具体内容有:模糊推理、系统体系结构、知识库与数据库设计、推理机实现、及知识库维护与管理。其中,知识库和推理机作为系统设计最核心的部分,在文中进行了详细研究。尽管基于规则和模糊推理开发出了很多较成功系统,但其在知识获取与联想等方面存在不足,给无线通信设备故障诊断的发展带来了限制,而其不足又恰好是神经网络方法之所长,所以,将神经网络与传统专家系统相结合,成为了智能故障诊断主要研究方向之一。本文在实现传统规则式专家系统后,又进一步研究了神经网络专家系统。通过细致比较专家系统与神经网络不同,就两者具体结合方式及结构特点进行了研究,随后从本项目实际需求出发,提出了无线通信设备神经网络故障诊断专家系统的结构,并重点研究了结构各部分功能和实现方法,在整个系统中,知识库及推理解释依然是该系统开发设计中的最关键部分。最后,结合一发射机故障诊断,设计了该诊断系统的BP诊断网络,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了仿真试验,结果表明,神经网络能有效识别故障模式。最后就项目后续开发中的BP网络具体设计——如隐层节点数、学习函数等参数的选择——提出了建议。
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摘要ABSTRACT第一章 引言1.1 无线通信设备测试及诊断的意义1.2 故障诊断研究动态及其原理方法1.2.1 故障诊断应用与发展1.2.2 故障诊断原理与方法1.3 本文工作及安排第二章 无线通信设备综合测试系统2.1 无线通信设备综合测试系统方案2.1.1 无线通信设备测试2.1.2 系统总体架构2.1.3 系统硬件方案2.1.4 系统软件方案2.2 故障诊断模块分析2.2.1 故障诊断模块的功能2.2.2 故障诊断需求分析2.2.3 故障诊断系统的设计步骤2.3 故障诊断方案研究2.4 本章小结第三章 故障诊断的技术与方法3.1 专家系统原理与开发3.1.1 专家系统结构及特点3.1.2 专家系统开发步骤3.2 模糊推理方法3.2.1 模糊理论基础3.2.2 隶属度函数的确定3.2.3 模糊故障诊断3.2.4 模糊故障诊断的特点3.3 人工神经网络技术3.3.1 人工神经元模型3.3.2 人工神经元算法3.3.3 神经网络拓扑结构3.3.4 神经网络特点3.3.5 神经网络故障诊断3.4 BP 神经网络3.4.1 BP 网络结构3.4.2 BP 网络学习算法3.4.3 BP 网络特点3.4.4 BP 算法改进3.4.5 BP 网络设计要素考虑3.4.6 BP 网络训练样本选择与处理3.5 本章小结第四章 无线通信设备故障诊断专家系统的设计4.1 基于规则与模糊推理的故障诊断系统4.1.1 基于规则的专家系统4.1.2 系统体系结构4.1.2.1 故障诊断专家系统结构4.1.2.2 故障诊断处理流程4.1.3 知识库设计4.1.3.1 知识表示4.1.3.2 知识表示模式4.1.3.3 知识的获取4.1.4 规则知识库的数据库4.1.5 推理机的设计4.1.5.1 推理机原理结构4.1.5.2 匹配4.1.5.3 冲突解决4.1.5.4 操作4.1.6 故障诊断模块类图结构4.1.7 知识库维护与管理4.1.7.1 专家系统的知识获取4.1.7.2 知识一致性和完整性检测4.1.8 故障诊断的软件实现4.2 神经网络故障诊断专家系统4.2.1 无线通信设备测试体系4.2.2 诊断方法比较分析4.2.3 专家系统与神经网络集成4.2.4 无线通信设备诊断系统结构设计4.2.5 系统的知识表达和知识库4.2.5.1 知识表示4.2.5.2 知识获取与存储4.2.6 推理机制及解释机制4.2.6.1 神经网络的推理机制4.2.6.2 神经网络输出结果向描述性知识的转换4.2.6.3 推理方法4.2.6.4 推理方向和解释机制4.2.7 BP 网络设计与Mtalab 仿真4.2.7.1 Matlab 神经网络工具箱简介4.2.7.2 网络建模的步骤4.2.7.3 数据处理与网络结构参数确定4.2.7.4 网络学习与仿真4.3 本章小结第五章 结论致谢参考文献攻硕期间取得的研究成果
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