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Diagnosis of Specification Parametric Faults in the FPAA - the RBF Neural Network Approach

机译：FPAA中规范参数故障的诊断 - RBF神经网络方法

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This paper presents an idea of the parametric fault detection and location in the field programmable analog arrays (FPAA) with use of the time domain input excitation, and Radial Basis Function (RBF) Neural Network (NN) application. The aim of the work is to diagnose a parametric fault in the CAB based on the output time domain response. A group of selected features feed the input layer of the neural network and the output indicates state of the examined FPAA block. The paper gives brief information about fault diagnosis in the analog electronic circuit as well as practical implementation of proposed method. Exemplary circuit is investigated and results with conclusions are discussed.

机译：本文介绍了使用时域输入激励和径向基函数（RBF）神经网络（NN）应用程序的现场可编程模拟阵列（FPAA）中的参数故障检测和位置。该工作的目的是根据输出时间域响应诊断驾驶室中的参数故障。一组所选功能馈送神经网络的输入层，输出指示所检查的FPAA块的状态。本文提供了关于模拟电子电路故障诊断的简要信息，以及建议方法的实际实现。研究示例性电路并讨论了结论的结果。

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来源
《WSEAS International Conferences》|2008年||共6页
会议地点
作者
Damian Grzechca; Tomasz Golonek; Jerzy Rutkowski;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP301-53;
关键词
Analog electronic circuit fault diagnosis; FPAA; Parametric faults; Time domain; RBF neural network;

机译：模拟电子电路故障诊断;FPAA;参数故障;时域;RBF神经网络;

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