本文關(guān)鍵詞：基于人工智能算法的模擬電路板診斷工具研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

電子科技大學(xué)；UNIVERSITYOFELECTRONICSC；碩士學(xué)位論文；MASTERTHESIS；論文題目基于人工智能算法的模擬電路板；診斷工具研究與實現(xiàn)；學(xué)科專；學(xué)作者姓指導(dǎo)教；分類號密級；UDC注1；學(xué)位論文；基于人工智能算法的模擬電路板診斷工具研究與實現(xiàn)；（題名和副題名）；景文君；（作者姓名）；注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號；RESEA

電 子 科 技 大 學(xué)

UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA

碩士學(xué)位論文

MASTER THESIS

論文題目 基于人工智能算法的模擬電路板

診斷工具研究與實現(xiàn)

學(xué)科專

學(xué) 作者姓指導(dǎo)教

分類號 密級

UDC注1

學(xué) 位 論 文

基于人工智能算法的模擬電路板診斷工具研究與實現(xiàn)

（題名和副題名）

景文君

（作者姓名）

注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。

RESEARCH AND REALIZATION OF ANALOG

CIRCUIT DIAGNOSIS TOOL BASED ON

ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHM

A Master Thesis Submitted to

University of Electronic Science and Technology of China

Major:

Author:

Advisor:

School :

Measuring and Testing Technologies and Instruments Jing Wenjun Prof. Tian Shulin School of Automation Engieering

獨 創(chuàng) 性 聲 明

本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。

簽名： 日期： 年 月 日

關(guān)于論文使用授權(quán)的說明

本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。

（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）

簽名： 導(dǎo)師簽名：

日期：

年 月 日

摘 要

摘 要

模擬電路故障診斷一直是國內(nèi)外研究領(lǐng)域的一個熱點，人工智能技術(shù)也越來越多的被應(yīng)用于故障診斷中。自動測試系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展克服了傳統(tǒng)人工測試診斷的約束，實現(xiàn)了對被測單元自動進行測試與診斷的功能。因此，模擬電路故障診斷作為課題組自動測試系統(tǒng)不可分割的一部分，對故障診斷工具進行開發(fā)研究，，尤其是對基于人工智能算法的模擬電路板診斷工具的研究與實現(xiàn)是本文的重點。

本文主要從開發(fā)方便、實用的診斷工具出發(fā)，在人工智能算法的基礎(chǔ)上對用于自動測試系統(tǒng)的模擬電路故障診斷工具進行了研究、設(shè)計與實現(xiàn)。本文的主要工作如下：

對模擬電路故障診斷做分析研究，選取待測電路板典型電路模塊進行電路仿真分析，采用目前較為成熟的三種人工智能算法對待測電路模塊進行仿真實驗，分析并研究模擬電路故障診斷的相關(guān)原理與過程，為故障診斷工具的搭建提供理論基礎(chǔ)。在基于人工智能算法模擬電路板故障診斷的理論與實驗的研究之下，對故障診斷工具做軟件需求分析，并對MFC框架技術(shù)、DLL、XML文檔解析、數(shù)據(jù)庫編程技術(shù)進行研究。應(yīng)用MFC框架技術(shù)完成了診斷工具的框架搭建；應(yīng)用動態(tài)鏈接庫技術(shù)將成熟的人工智能算法載入故障診斷工具中完成算法調(diào)用；讀取并解析自動測試系統(tǒng)測試完成后生成的測試結(jié)果XML文件用于診斷測試；對診斷相關(guān)信息應(yīng)用數(shù)據(jù)庫編程技術(shù)進行管理操作。最后，對開發(fā)完成的診斷工具做實例驗證。

研究并提高模擬電路故障測試與診斷的理論與方法一直是國內(nèi)外的重要課題。自動測試系統(tǒng)及故障診斷工具為電子設(shè)備的測試、診斷、維護提供了重要的解決途徑。構(gòu)建基于人工智能算法的模擬電路故障診斷工具，作為課題組自動測試系統(tǒng)開發(fā)的組成部分，不但需要完成與自動測試系統(tǒng)之間的信息交互，還要完成對被測電路板進行故障實時診斷測試的功能。因此，開發(fā)方便、實用的診斷工具顯得尤為重要。

關(guān)鍵詞：模擬電路，人工智能，故障診斷，MFC，數(shù)據(jù)庫

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