IDENTYFIKACJA PARAMETRÓW FUNKCJONALNYCH ANALOGOWYCH UKŁADÓW ELEKTRONICZNYCH Z ZASTOSOWANIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH

Podobne dokumenty
Laboratorium Metrologii I Nr ćwicz. Opracowanie serii wyników pomiaru 4

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

OKREŚLENIE CHARAKTERYSTYK POMPY WIROWEJ I WYZNACZENIE PAGÓRKA SPRAWNOŚCI

Estymacja przedziałowa

Badanie efektu Halla w półprzewodniku typu n

Księga Jakości Laboratorium

METODY I ZASTOSOWANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. LABORATORIUM nr 01. dr inż. Robert Tomkowski

EA3 Silnik komutatorowy uniwersalny

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

Elementy modelowania matematycznego

I. Pomiary charakterystyk głośników

I. Pomiary charakterystyk głośników

Instrukcja do laboratorium z fizyki budowli. Ćwiczenie: Pomiar i ocena hałasu w pomieszczeniu

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Transportu SIECI NEURONOWYCH. : marzec w przypadku awarii detektora. Opracowany we pomiarów ruchu

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch

WYBRANE METODY REDUKCJI ODKSZTAŁCENIA PRĄDÓW I NAPIĘĆ POWODOWANYCH PRZEZ ODBIORNIKI NIELINIOWE

ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA

Prognozowanie wielkości sprzedaży z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych na przykładzie przedsiębiorstwa branży kwiatowej

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Laboratorium Metod i Algorytmów Sterowania Cyfrowego

CZ.2. SYNTEZA STRUKTURY MECHANIZMU

KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I ELEKTROENERGETYKI

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

AMS. rejestratory energii i specjalizowane moduły komunikacyjne

Prognozowanie obciążeń 24-godzinnych w systemie elektroenergetycznym z użyciem zespołu sieci neuronowych

Błędy kwantyzacji, zakres dynamiki przetwornika A/C

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 8 1/9 ĆWICZENIE 8. Próbkowanie i rekonstrukcja sygnałów

Uczenie sieci typu MLP

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

ZASTOSOWANIE PAKIETU SIMULINK DO MODELOWANIA TRANSMISJI VDSL*

Instrukcja Filtr Cyfrowy - µps 2101

Algorytmy sztucznej inteligencji

ĆWICZENIE nr 4. Pomiary podstawowych parametrów sygnałów

EKSTRAKCJA WŁAŚCIWOŚCI Z SYGNAŁÓW EA DLA KLASYFIKATORÓW NEURONOWYCH

Zastosowania sieci neuronowych

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi

Streszczenie. Słowa kluczowe: modele neuronowe, parametry ciągników rolniczych

Zasilanie budynków użyteczności publicznej oraz budynków mieszkalnych w energię elektryczną

Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW

Temat: Oscyloskop elektroniczny Ćwiczenie 2

Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Ćwiczenie 4. Wyznaczanie poziomów dźwięku na podstawie pomiaru skorygowanego poziomu A ciśnienia akustycznego

Metody doświadczalne w hydraulice Ćwiczenia laboratoryjne. 1. Badanie przelewu o ostrej krawędzi

SPIS TREŚCI WIADOMOŚCI OGÓLNE 2. ĆWICZENIA

OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO

AKADEMIA MORSKA KATEDRA NAWIGACJI TECHNICZEJ

WYZNACZANIE PARAMETRÓW ZASTĘPCZYCH LINIOWEGO ODBIORNIKA ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA PODSTAWIE ANALIZY WIDMOWEJ

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Katedra Silników Spalinowych i Pojazdów ATH ZAKŁAD TERMODYNAMIKI. Wyznaczanie ciepła właściwego c p dla powietrza

Pracownia elektryczna i elektroniczna

Pracownia elektryczna i elektroniczna

FILTRY FILTR. - dziedzina pracy filtru = { t, f, ω } Filtr przekształca w sposób poŝądany sygnał wejściowy w sygnał wyjściowy: Filtr: x( ) => y( ).

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

ĆWICZENIE nr 2 CYFROWY POMIAR MOCY I ENERGII

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

POMIAR WARTOŚCI SKUTECZNEJ NAPIĘĆ OKRESOWO ZMIENNYCH METODĄ ANALOGOWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO LOKALIZACJI ZWARĆ W LINIACH ELEKTROENERGETYCZNYCH

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

SILNIK INDUKCYJNY STEROWANY Z WEKTOROWEGO FALOWNIKA NAPIĘCIA

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

KLASYFIKACJA. Słownik języka polskiego

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

ANALIZA DRGAŃ POPRZECZNYCH PŁYTY PIERŚCIENIOWEJ O ZŁOŻONYM KSZTAŁCIE Z UWZGLĘDNIENIEM WŁASNOŚCI CYKLICZNEJ SYMETRII UKŁADU

Fraktale - ciąg g dalszy

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

OCENA MOŻLIWOŚCI LOKALIZACJI ŹRÓDEŁ EMISJI W WARUNKACH ŚRODOWISKA ZURBANIZOWANEGO Z WYKORZYSTANIEM METODY SDF

Ćwiczenie EA4 Silniki indukcyjne jednofazowe małej mocy i mikrosilniki

SKUTKI ZAWODNOŚCI TRANSFORMATORÓW ROZDZIELCZYCH W SPÓŁCE DYSTRYBUCYJNEJ

Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych Laboratorium Metrologii II. 2013/14. Grupa. Nr ćwicz.

ALGORYTM ROZPOZNAWANIA OBRAZÓW MATERIAŁÓW BIOLOGICZNYCH

POLITECHNIKA ŚLĄSKA, WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY, INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI. Wykresy w Excelu TOMASZ ADRIKOWSKI GLIWICE,

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych z przedmiotu METROLOGIA

POLITECHNIKA ŚLĄSKA. WYDZIAŁ ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA. Katedra Podstaw Systemów Technicznych - Podstawy Metrologii - Ćwiczenie 5. Pomiary dźwięku.

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych

ZASTOSOWANIE AUTORSKIEJ METODY WYZNACZANIA WARTOŚCI PARAMETRÓW NOWOCZESNYCH SYSTEMÓW TECHNICZNYCH DO PŁUGÓW I OPRYSKIWACZY POLOWYCH

Pomiary podstawowych wielkości elektrycznych: prawa Ohma i Kirchhoffa. Katedra Architektury Komputerów i Telekomunikacji

Transkrypt:

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechiki i Automatyki Politechiki Gdańskiej Nr 21 XV Semiarium ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 2005 Oddział Gdański PTETiS IDENTYFIKACJA PARAMETRÓW FUNKCJONALNYCH ANALOGOWYCH UKŁADÓW ELEKTRONICZNYCH Z ZASTOSOWANIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Michał KOWALEWSKI 1 1. Katedra Metrologii i Systemów Elektroiczych, Wydział Elektroiki, Telekomuikacji i Iformatyki Politechiki Gdańskiej, ul. G. Narutowicza 11/12 80-952 Gdańsk tel: (058) 347 14 57 fax: (058) 347 22 55 e-mail: Michal.Kowalewski@eti.g.gda.l Przedmiotem artykułu jest metoda idetyfikacji arametrów fukcjoalych aalogowych układów elektroiczych w dziedziie czasu. Testoway układ obudzay jest sygałem omiarowym zotymalizowaym za omocą algorytmu geetyczego. Idetyfikacja arametrów fukcjoalych olega a odwzorowaiu wyików omiarów odowiedzi układu w dziedziie czasu w rzestrzeń arametrów fukcjoalych z wykorzystaiem sztuczej sieci euroowej. Srawość testowaego układu weryfikowaa jest rzez orówaie wartości jego arametrów fukcjoalych ze secyfikacjami rojektowymi. Metodę zaimlemetowao w systemie laboratoryjym złożoym z dwóch geeratorów 33120A oraz multimetru 34401A firmy Agilet, dołączoych do komutera osobistego za ośredictwem iterfejsu RS232. W artykule rzedstawioo architekturę staowiska laboratoryjego, omówioo zastosowaie bloków fukcjoalych oraz sosób sterowaia racą rzyrządów laboratoryjych. Zweryfikowao rzydatość różych tyów sieci euroowych oraz sosobów ich uczeia a rzykładzie filtru dolorzeustowego drugiego rzędu. 1. WSTĘP Szerokie zastosowaie w zakresie testowaia aalogowych układów elektroiczych zyskały słowikowe metody testowaia uszkodzeń z symulacją rzedtestową, umożliwiające skuteczą detekcję uszkodzeń katastroficzych [1]. Metody słowikowe ie ozwalają jedak a wykrywaie uszkodzeń arametryczych olegających a iesełieiu rzez układ założoych secyfikacji rojektowych. Skutecze od tym względem są metody testowaia fukcjoalego, w których srawość układu weryfikowaa jest orzez orówaie wartości jego arametrów fukcjoalych ze secyfikacjami rojektowymi [2].Tradycyje metody wyzaczaia arametrów fukcjoalych (. omiar charaktery-styki częstotliwościowej) są czasochłoe i raktyczie iemożliwe do zastosowaia Tradycyje metody wyzaczaia arametrów fukcjoalych (. omiar charakterystyki częstotliwościowej) są racochłoe i raktyczie iemożliwe do Recezet: Dr iż. Mirosław Rojewski Wydział Elektroiki, Telekomuikacji i Iformatyki Politechiki Gdańskiej

- 158 - zastosowaia a etaie testów orodukcyjych, gdzie ze względów ekoomiczych istota jest duża szybkość testowaia. Efektywe skróceie czasu testowaia uzyskuje się obudzając układ sygałem o dowolym kształcie i aalizując odowiedź układu w dziedziie czasu [3]. Omówioa w artykule metoda wykorzystuje sztuczą sieć euroową do estymacji wartości arametrów fukcjoalych a odstawie odowiedzi układu w dziedziie czasu rzy obudzeiu sygałem odcikowo-liiowym PWL (Piece-Wise Liear). Przedstawioo wyiki symulacji rzerowadzoych dla filtru dolorzeustowego drugiego rzędu oraz architekturę systemu laboratoryjego do idetyfikacji arametrów fukcjoalych. 2. STANOWISKO LABORATORYJNE W systemie laboratoryjym wykorzystao astęujące bloki fukcjoale: komuter osobisty, ełiący rolę kotrolera, zasilacz aięcia stałego, dwa geeratory fukcyje Agilet 33120A, multimetr Agilet 34401A oraz testoway układ (rys. 1). Geeratory fukcyje oraz multimetr dołączoe są do komutera za ośredictwem iterfejsu RS-232. Geerator sygału omiarowego (SP) staowi w systemie źródło sygału obudzającego testoway układ. Wykorzystao możliwość rogramowaia rzebiegów arbitralych oraz fukcję modulacji z kluczowaą amlitudą (BURST). Kształt rzebiegu zaisyway jest w ieulotej amięci wewętrzej geeratora a etaie rzedtestowym. Parametry rzebiegu ustalae są każdorazowo o włączeiu zasilaia geeratora. Pomiar odowiedzi testowaego układu Petium 4 1,8GHz 256MB RAM COM3 *TRG COM1 Geerator sygału omiarowego Ext Trig Geerator sygału wyzwalającego Outut Outut Ext Trig Testoway układ Multimetr 34401A Rys. 1. Schemat staowiska laboratoryjego wykoyway jest rzez multimetr 34401A. Koleje wartości aięcia zaisywae są w amięci wewętrzej (maksymalie 512 omiarów), a astęie rzesyłae do komutera. Drugi z geeratorów staowi źródło sygału wyzwalającego (SW) koleje omiary aięcia. W geeratorze SW uaktywiay jest rzebieg rostokąty o arametrach (U mi = 0V, U max = 5V) oraz fukcja modulacji z kluczowaą amlitudą. Liczba cykli geerowaego rzebiegu odowiada liczbie omiarów aięcia rejestrowaych rzez multimetr. Sterowaie racą systemu odbywa się z oziomu środowiska MATLAB w oarciu o język SCPI. Wykorzystao fukcje biblioteki Istrumet Cotrol Toolbox do trasmisji daych orzez iterfejs szeregowy. Kofiguracja rzyrządów, rogramowaie kształtu rzebiegu w geeratorze oraz rejestracja odowiedzi układu w amięci multimetru odbywają się zdalie, bez koieczości sterowaia orzez ael czołowy. Hi, Lo COM2 3. METODA TESTOWANIA PARAMETRÓW FUNKCJONALNYCH Podstawą metody jest wielowymiarowe arametrycze modelowaie uszkodzeń [2] w rzestrzeiach (rys. 2): arametrów układu (wartości elemetów), wyików omiarów

- 159 - (odowiedź w dziedziie czasu), arametrów fukcjoalych (. czas arastaia). Wartości elemetów dyskretych R i C wystęujących w układzie staowią wsółrzęde uktu w -wymiarowej rzestrzei arametrów układu R. Fukcja fs odwzorowuje rzestrzeń R w s-wymiarową rzestrzeń arametrów fukcjoalych s. Aalogiczie, fukcja f R R odwzorowuje rzestrzeń w m-wymiarową rzestrzeń wyików omiarów R m. Puktowi odowiada zatem ukt s, którego wsółrzęde są zbiorem arametrów fukcjoalych oraz ukt m, którego wsółrzęde są wyikami omiarów. Srawość układu elektroiczego w rzestrzei Rys. 2. Graficza iterretacja wielowymiarowego arametryczego R s zdetermiowaa jest wartościami arametrów modelowaia uszkodzeń fukcjoalych. Układ jest srawy, jeżeli ukt s zajduje się wewątrz obszaru srawości A s ograiczoego secyfikacjami rojektowymi. Zajomość fukcji f s oraz f ms umożliwia wyzaczeie obszarów srawości w rzestrzeiach R (obszar A) i R m (obszar Am). W tradycyjych metodach testowaia arametrów fukcjoalych srawość układu weryfikuje się stosując kryteria testowe określoe w rzestrzei wyików omiarów [4]. Staowią oe hierłaszczyzy ograiczające ewie obszar A m, który z reguły ie okrywa się z rzeczywistym obszarem srawości A m, owodując błędą klasyfikację stau racy układów, dla których ukty m zajdują się blisko graicy tego obszaru. Porawę testowalości układu aalogowego moża uzyskać estymując wartości arametrów fukcjoalych z wykorzystaiem fukcji f m s ms odwzorowującej rzestrzeń R w rzestrzeń R. Fukcja fms jest jedak truda do wyzaczeia w sosób aalityczy. W rooowaej metodzie rzerowadza się aroksymację tej fukcji z zastosowaiem sztuczej sieci euroowej w oarciu o wyiki symulacji testowaego układu. Testowaie układu odbywa się w dwóch etaach: A. Eta rzedtestowy: 1. Otymalizacja sygału omiarowego z wykorzystaiem algorytmu geetyczego, 2. Aaliza Mote Carlo (MC) dla ojedyczych uszkodzeń arametryczych, 3. Symulacja w dziedziie czasu dla wylosowaego zbioru arametrów układu, 4. Symulacyje wyzaczeie wartości arametrów fukcjoalych, 5. Aroksymacja fukcji f ms z zastosowaiem sieci euroowej, 6. Kofiguracja rzyrządów omiarowych w systemie diagostyczym. B. Eta testowaia: 1. Pobudzeie układu sygałem omiarowym i akwizycja odowiedzi układu, 2. Estymacja wartości arametrów fukcjoalych, 3. Ocea srawości testowaego układu. 2.1. Otymalizacja sygału omiarowego Sygałem obudzającym testoway układ jest sygał odcikowo-liiowy PWL. Odowiedzi w dziedziie czasu układów srawych i uszkodzoych tworzą w rzestrzei wyików omiarów dwa klastery. W celu zwiększeia ich searowalości sygał PWL m 2 f m m 2 1 m A f s s 2 m 1 A m s f ms A m s 1 A s

- 160 - oddaje się otymalizacji z wykorzystaiem algorytmu geetyczego. Otymalizacji odlegają wartości aięć węzłowych U i w zadaych chwilach czasu t i = i t, i = 1, 2,..., var, gdzie: var liczba uktów węzłowych, t odstę czasu między uktami węzłowymi. Kryterium otymalizacji jest maksymalizacja fukcji celu daej wzorem: F = f var 0 k ( y i y i ) k = 1 i= 1 2, k = 1, 2,..., f, (1) gdzie: f liczba uszkodzeń arametryczych. Zgodie ze wzorem (1) fukcja celu jest sumą odległości między odowiedzią układu omialego y 0 a odowiedziami y k układów z ojedyczymi uszkodzeiami arametryczymi. Przyjęto, że uszkodzeie arametrycze olega a zmiaie wartości elemetu R lub C o ±50% względem wartości omialej. Przerowadzoo badaia symulacyje dla filtru dolorzeustowego drugiego C1 (10 µf) R6 (10K Ω) R2 (10K Ω) rzędu, którego schemat ideowy rzedstawia C2 (10 µf) rys. 3. Przyjęto astęujące wartości x(t) R5 (10K Ω ) arametrów sygału PWL: U mi = 0,1V, R1 (10K Ω) U max = 0,1V, t = 20ms, var = 150. Zastosowao biare kodowaie wartości R3 (10K Ω) R4 (10K Ω ) y (t) aięć węzłowych oraz iterolację zerowego rzędu między uktami Rys. 3. Schemat ideowy testowaego filtru węzłowymi. W wyiku maksymalizacji fukcji celu daej wzorem (1) uzyskao rostokąty, symetryczy sygał omiarowy o arametrach: wartość średia 0V, wartość międzyszczytowa 0,2V, okres 0,68s. 2.2. Wybór arametrów fukcjoalych Testowaiem fukcjoalym objęto astęujące arametry fukcjoale: szerokość asma rzeustowego (B 3dB ), wzmocieie stałorądowe (M DC ), rzerzut (P) i czas arastaia (t r ). Secyfikacje rojektowe testowaego układu wyzaczoo statystyczie zakładając ormaly rozkład wartości każdego arametru fukcjoalego oraz douszczaly zakres zmia obejmujący rzedział µ ± 3σ, gdzie: µ - wartość średia, σ - odchyleie stadardowe. W tym celu rzerowadzoo aalizę MC rzyjmując toleracje elemetów dyskretych: tol R = 2% i tol C = 10%. Uzyskae wyiki odae są w tab. 1. Tab. 1. Wartości arametrów fukcjoalych arametr wartość omiala µ 3σ µ + 3σ B 3dB [Hz] 2,03 1,73 2,32 M DC [V/V] 1,00 1,05 0,95 P [%] 16,3 11,1 21,5 t r [ms] 213 182 244 2.3. Zastosowaie sztuczej sieci euroowej W ierwszym etaie rozatrzoo możliwość testowaia arametrów fukcjoalych zakładając wystęowaie ojedyczych uszkodzeń arametryczych elemetów dyskretych R i C. Przyjęto zakres uszkodzeia od 0,4X om do 2,5X om, gdzie X om jest wartością omialą. Zbiory: uczący i testujący wyzaczoo w oarciu o aalizę MC dla toleracji elemetów ieuszkodzoych: tol R = 1% i tol C = 20%. Odwzorowaie rzestrzei m s R w rzestrzeń R zrealizowao z zastosowaiem dwuwarstwowej, sigmoidalej sieci euroowej [5] o architekturze 3 30 4. Redukcję długości wektora omiarowego

- 161 - uzyskao stosując aalizę składowych główych [6]. Zweryfikowao skuteczość uczeia sieci euroowej algorytmami: ajwiększego sadku ze wsółczyikiem mometu i adatacyjym wsółczyikiem uczeia (GDX), Powella Beale a (CGB), RPROP (RP) oraz Leveberga-Marquardta (LM). Najskutecziejszym od względem wartości uzyskaego błędu średiokwadratowego okazał się algorytm LM (rys. 4a). Najmiej złożoym obliczeiowo i zaewiającym ajszybszą miimalizację wartości błędu średiokwadratowego okazał się algorytm RP (rys. 4b). a) b) błąd średiokwadratowy 10 0 10-1 10-2 10-3 10-4 GDX CGB RP LM 10 0 10 1 10 2 10 3 cykle uczące błąd średiokwadratowy 10 0 10-1 10-2 10-3 GDX CGB RP LM 10-4 0 50 100 150 200 czas uczeia [s] Rys. 4. Przebiegi uczeia sigmoidalej sieci euroowej o architekturze 3 30 4 algorytmami: GDX, CGB, RP i LM, a) w fukcji cykli uczących, b) w fukcji czasu uczeia Zbadao wływ liczby euroów w warstwie ukrytej a wartość błędu klasyfikacji stau racy układu. Sigmoidalą sieć euroową o architekturze 3 x 4, gdzie x = 2, 4,..., 50 uczoo algorytmem RP rzez 100 cykli. Błąd klasyfikacji a zbiorze testującym zmiejszył się do wartości 2% dla 18 euroów w warstwie ukrytej (rys. 5). Dalsze zwiększaie liczby euroów ukrytych ie włyęło a zmiejszeie się wartości błędu klasyfikacji. błąd średiokwadratowy 0.04 0.03 0.02 0.01 błąd klasyfikacji (test GO/NO GO) błąd średiokwadratowy 0 0 0 10 20 30 40 50 liczba euroów ukrytych Rys. 5. Wływ liczby euroów ukrytych a skuteczość testowaia arametrów fukcjoalych W kolejym kroku rozatrzoo możliwość testowaia arametrów fukcjoalych w rzyadku wystęowaia uszkodzeń wielokrotych. Przyjęto zakres uszkodzeia od 0,4X om do 1,6X om. Zbiór uczący i testujący utworzoo w oarciu o aalizę MC rzyjmując toleracje wszystkich elemetów rówą 60% wartości omialej. Uzyskae a odstawie aalizy MC histogramy wskazały a iewielką liczebość zbioru układów srawych. Z tego względu zbiór uczący i testujący uzuełioo o wyiki aalizy MC rzyjmując toleracje elemetów dla których układ sełia założoe secyfikacje rojektowe. Sieć sigmoidalą o architekturze 5 30 4 oddao uczeiu algorytmem RP. Z uwagi a większą złożoość testowaia arametrów fukcjoalych w rzyadku uszkodzeń wielokrotych zwiększoo do 1000 liczbę cykli uczących. Uzyskaa wartość błędu testowaia arametrów fukcjoalych iezaczie rzekroczyła 1%. W rozatrywaych sieciach euroowych zadaiem euroów w warstwie wyjściowej była estymacja wartości arametrów fukcjoalych. W rzyadku, gdy wymagaa jest tylko zajomość stau srawości układu (układ srawy lub uszkodzoy) moża urościć architekturę sieci euroowej rzyjmując tylko jede euro wyjściowy. Sta srawości określa się wówczas odowiedio iterretując wartość a wyjściu tego eurou. Dla sigmoidalej fukcji aktywacji iterretacja wartości jest astęująca: wartość w rzedziale (0, 0,5) układ srawy, wartość w rzedziale [0,5, 1) układ 20 15 10 5 błąd klasyfikacji [%]

- 162 - uszkodzoy. Dla takiego sosobu weryfikacji stau racy układu uzyskao 100% okrycie uszkodzeń dla zbioru uczącego oraz 0,2% błędych klasyfikacji dla zbioru testującego. 4. PODSUMOWANIE W artykule rzedstawioo metodę idetyfikacji arametrów fukcjoalych układów elektroiczych aalogowych z zastosowaiem sztuczych sieci euroowych. Zweryfikowao skuteczość uczeia sieci euroowej wybraymi metodami gradietowymi: ajwiększego sadku, Powella Beale a, RPROP oraz Leveberga- Marquardta. Zacze zmiejszeie długości wektora omiarowego wyikające z zastosowaia aalizy składowych główych wskazuje a możliwość skróceia czasu testowaia orzez ograiczeie liczby rejestrowaych róbek odowiedzi układu w dziedziie czasu. Osiągięto wysoką skuteczość testowaia wartości arametrów fukcjoalych dla uszkodzeń wielokrotych. Dla zbioru testującego zawierającego 7500 sygatur błąd testowaia wyiósł 0,2%. Oracowaą metodę zaimlemetowao w systemie laboratoryjym. System umożliwia testowaie arametrów fukcjoalych układów aalogowych o długich stałych czasowych. 5. BIBLIOGRAFIA 1. Rutkowski J.: Słowikowe metody diagostycze aalogowych układów elektroiczych, Warszawa WKiŁ 2003, s. 11-15, ISBN 83-206-1484-8. 2. Variyam P. N., Cherubal S., Chatterjee A.: Predictio of Aalog Performace Parameters usig Fast Trasiet Testig, IEEE Tras. o Comuter-Aided Desig of Itegrated Circuits ad Systems, 2002, s. 349-361, ISSN 0278-0070. 3. Tsai S. J.: Test vector geeratio for liear aalog devices. Iteratioal Test Coferece, 1991, s. 592-597, ISBN 0-8186-9156-5. 4. Pa C. Y., Cheg K. T.: Test geeratio for Liear Time-Ivariat Aalog Circuits, IEEE Tras. o Circuits ad Systems, 1999, s. 554-564, ISSN 0098-4094. 5. Osowski S.: Sieci euroowe w ujęciu algorytmiczym, Warszawa WNT 1996, s. 37-73, ISBN 83-204-2197-7. 6. Catelai, M.; Fort, A.: Soft Fault Detectio ad Isolatio i Aalog Circuits: Some Results ad a Comariso Betwee a Fuzzy Aroach ad Radial Basis Fuctio Networks, IEEE Trasactio o Istrumetatio ad Measuremet, Vol. 51, No. 2, 2002, s. 196 202, ISSN 0018-9456. PREDICTION OF ANALOG PERFORMANCE PARAMETERS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS I this aer a method for testig erformace arameters of aalog electroic circuits i time domai is reseted. Testig circuit is excited with trasiet test sigal otimised with geetic algorithm. Idetificatio of erformace arameters deeds o maig the trasiet test measuremets from the measuremet sace to the erformace arameter sace with use of artificial eural etwork. A ass/fail decisio is made based o coma-riso of redicted erformace arameters with circuit secificatios. The testig method was alied i laboratory system comosed of two geerators 33120A ad multimeter 34401A coected to ersoal comuter with RS232 iterface. This aer resets architecture of laboratory system ad describes alicatio of fuctioal blocks. The usefuless of differet architectures of eural etworks ad traiig algorithms usig a 2 d order low ass filter as a examle is reseted.