导读:本文包含了软故障论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,软故障,电流,驱动程序,电路,故障诊断,故障。
软故障论文文献综述写法
山东,张振友[1]（2020）在《彩电软故障分析与检修经验谈(一)》一文中研究指出编前语“知识就是财富,知识改变命运”,说明了国人对知识尊重与渴求。改革开放以来,我们从引进到模仿再经过创新开始走向自主,建立了当今世界上门类最齐全的工业体系,使中国成功走向了工北大国。但是我们任然不是工业强国,中兴通讯因制裁差点破产,华为的最先进(本文来源于《电子报》期刊2020-01-05）
陈允刚[2]（2019）在《电工技能考试中常见的软故障和非原理性故障》一文中研究指出从事电工工作的人员,除了要努力学习相关的专业知识,还要重视实践。软故障时有时无,故障较难发现和解决。非原理性故障是无法用设备电气控制工作原理解释的。文章主要就电工技能考试中常见的软故障和非原理性故障进行分析。(本文来源于《南方农机》期刊2019年22期）
王春兰,郭峰[3]（2019）在《基于AFSA-WNN的Sallen-Key滤波器电路软故障诊断》一文中研究指出为提高对Sallen-Key滤波器的软故障诊断能力,提出一种基于多分辨率变换与小波神经网络(WNN)的软故障诊断方法。该方法先引入多分辨率变换提取Sallen-Key滤波器电路的软故障特征,在此基础上,采用人工鱼群算法优化的WNN构建电路软故障诊断模型。仿真结果表明,与单纯的WNN相比,所提出方法对电路软故障的诊断性能更好,总正确率达到94.1%。从而证明该方法用于Sallen-Key滤波器软故障诊断是可行的,也是有效的。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年10期）
郭建伟[4]（2019）在《见招拆招,轻松解决网卡“软故障”》一文中研究指出网卡对于网络的连接是极为重要的,现在的主板上都集成了网卡,甚至都集成了无线网卡,可以让用户顺畅地连接网络。在使用过程中,可能因为各种原因,出现各种和网卡有关的奇怪故障,让人误以为网卡损坏,其实在很多情况下,是因为各种软故障引发的,网卡自身并没有硬件问题。(本文来源于《电脑知识与技术(经验技巧)》期刊2019年08期）
张志文,李银广[5]（2019）在《基于PLC与触摸屏的电气软故障快速诊断系统》一文中研究指出电气软故障在PLC集中控制系统中频繁发生,引发此类故障的原因很多,但没有解决这一类故障的专用工具,需逐一排查所有电气元件确定。针对PLC集中控制系统的电气软故障,利用PLC与触摸屏技术,设计了一种电气软故障快速诊断系统,可实现对电压信号故障和电流信号故障两种非周期性短路、断路性电气信号故障的捕捉与识别,装置应用灵活简单、便于携带、实用性强。(本文来源于《设备管理与维修》期刊2019年12期）
肖志宇[6]（2019）在《基于小波包的模拟电路测试及软故障诊断方法的研究》一文中研究指出模拟电路故障诊断是电路系统中必不可少的部分,随着科学技术电路的规模、复杂度不断增大,以及电路系统的处理速度更快,对模拟电路故障诊断提出了新要求。由于故障诊断技术在电路系统部分的发展相对于其他部分的发展速度要缓慢许多,难以满足电子系统发展的需求,成为了电子测试系统领域的一个瓶颈。在模拟电路故障诊断中,故障特征提取和模式识别是模拟电路故障诊断的两个关键部分,因此针对构造特征向量和分类器是模拟电路故障诊断技术的难点所在。本文以故障特征的提取为重点研究内容,主要研究了两种新的模拟电路故障诊断的新方法。首先,本文在小波包特征提取方法的基础上提出了基于小波包和多重分形结合的特征提取新方法。一般模拟电路故障信号具有非线性的特点,小波包变换是一种线性的方法,不能完整的提取其分类特征。多重分形是研究非线性问题的重要手段,因此将小波包与多重分形相结合实现优势互补,对模拟电路故障进行特征提取。其次,在小波包的基础上融合ICA技术,提出了基于小波包和ICA结合的特征提取的另一种方法,找到了利用ICA技术进行模拟电路领域的故障诊断的切入点。ICA技术和以往的特征提取不同,它以非高斯性、独立性为特征的依据。通过小波包的处理,得到低频和高频成分,再作为ICA的输入,提取各频率层的独立成分,从而得到故障特征。最后利用BP神经网络作为故障特征的分类器,用实例仿真来验证各方法的可行性。小波包结合多重分形提取方法虽然诊断速度比小波包结合ICA技术的方法诊断时间上来说更快,但是在精度方面却稍微逊色一点。在实际诊断时可以根据诊断的需求不同选择不同的诊断方式。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-05-01）
郭建伟[7]（2019）在《巧妙修复本本USB设备软故障》一文中研究指出现在USB设备使用得很广泛,但是在使用过程中有时会遇到一些奇怪的故障。例如对于本本用户来说,可能某个移动硬盘在自己的本本上无法使用,但是在其他本本上却可以顺利使用,会让本本用户感到一头雾水。其实,这些故障只是表面现象,不管是USB设备还是本本,都没有发生实际的损坏,只是因为本本自身配置不当引发的。面对这样的故障,只需对本本和USB设备进行一番"调教",就可以让其正常"接纳" USB设备了。(本文来源于《电脑知识与技术(经验技巧)》期刊2019年04期）
王瑶,赵泽昆[8]（2019）在《基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断》一文中研究指出对于不间断电源(UPS),储能电池的性能至关重要。为保证UPS可以在突发事件发生时能够平稳、可靠地作为应急电源接入系统,有必要针对UPS储能电池的衰减容量进行研究。建立基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型,由惩罚角、偏离度构成模型的输入特征量,储能电池的剩余容量作为输出特征量进行模型构建。结果表明,与BP神经网络相比,基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断模型具有更高的精度。(本文来源于《电器与能效管理技术》期刊2019年06期）
彭泽武,黄剑文,冯歆尧,李奇远,李宁[9]（2019）在《模拟电路软故障诊断的动态电流测试方法》一文中研究指出在综合阐述目前各种模拟集成电路故障诊断方法的基础上,针对中小规模模拟集成电路的软故障诊断问题,提出结合小波分析、聚类分析和神经网络的动态电流测试方法。采用动态电流测试方法的同时,对电流中的稳态部分与瞬态部分进行分析处理,提高故障的覆盖率。首先对待测电路的动态电流信号进行小波分解,将各频段相对能量作为故障特征向量;然后对得到的故障特征向量样本集进行聚类分析,改善样本质量,并将聚类后的样本集输入神经网络进行训练,提高神经网络的学习效率。对实例中小规模模拟电路进行软故障诊断仿真实验,取得了较高的故障识别率,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《广东电力》期刊2019年02期）
李志强[10]（2019）在《M~2W发射机晶振板电源软故障的维修》一文中研究指出一、前言M~2W发射机是法国泰雷兹广播与多媒体公司生产的全固态发射机,具有以下优点:幅相调制原理,模块化设计,不同等级发射机采用相同功率放大模块,菜单式操作,完善的发射机保护功能。天津中波广播747频道采用50KWM~2W发射机,M~2W15电路板内置射频信号发生器,内部20MHz恒温晶体振荡器1或2,外部20MHz参考频率输入,该频率可代替内部恒温晶体振荡(本文来源于《电子世界》期刊2019年04期）
软故障论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从事电工工作的人员,除了要努力学习相关的专业知识,还要重视实践。软故障时有时无,故障较难发现和解决。非原理性故障是无法用设备电气控制工作原理解释的。文章主要就电工技能考试中常见的软故障和非原理性故障进行分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
软故障论文参考文献
[1].山东,张振友.彩电软故障分析与检修经验谈(一)[N].电子报.2020
[2].陈允刚.电工技能考试中常见的软故障和非原理性故障[J].南方农机.2019
[3].王春兰,郭峰.基于AFSA-WNN的Sallen-Key滤波器电路软故障诊断[J].火力与指挥控制.2019
[4].郭建伟.见招拆招,轻松解决网卡“软故障”[J].电脑知识与技术(经验技巧).2019
[5].张志文,李银广.基于PLC与触摸屏的电气软故障快速诊断系统[J].设备管理与维修.2019
[6].肖志宇.基于小波包的模拟电路测试及软故障诊断方法的研究[D].湖南师范大学.2019
[7].郭建伟.巧妙修复本本USB设备软故障[J].电脑知识与技术(经验技巧).2019
[8].王瑶,赵泽昆.基于概率神经网络的UPS储能电池软故障诊断[J].电器与能效管理技术.2019
[9].彭泽武,黄剑文,冯歆尧,李奇远,李宁.模拟电路软故障诊断的动态电流测试方法[J].广东电力.2019
[10].李志强.M~2W发射机晶振板电源软故障的维修[J].电子世界.2019