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1.2 研究现状 随着人工智能以及计算机技术在故障检测领域中的应用，各国对故障检测的研究无论在理论上还是在实际应用中都取得了非常重大的成果。目前，在各测试领域涌现出的故障检测方法很多，其中以基于人工智能的故障检测方法为主体。而在基于人工智能的故障检测领域，近年来研究较多且应用比较广泛的主要是基于神经网络的故障检测方法、基于专家系统的故障检测方法以及基于故障树的故障检测方法等。然而它们均存在着不足，例如，基于专家系统的故障检测方法必须获取多方面的专家知识且知识更新速度必须快，而专家知识的获取相当困难；基于神经网络的故障检测方法进行故障检测前提是被测对象的每一个故障模型必须与神经网络中的输出神经元相对应，否则，系统将无法检测新出现的故障。基于故障树的故障检测方法虽然因为其检测方法直观、故障检测效率高等优点而广泛应用于故障检测领域，但其故障检测覆盖率依赖于故障树信息的完整程度源]自{751·~论\文}网·www.751com.cn/ 。 故障检测研究的目的是如何能够提高故障检测的可靠性、覆盖率以及隔离率，以便随时检测系统是否工作于正常状态下，一旦系统工作不正常，能够及时地对其进行故障检测与定位[3]。围绕这一目的，世界各国在故障检测领域都投资了大量的人力和物力。随着人工智能技术融入故障检测技术中，而且取得了很大的成果。因此，今后故障检测技术的一个发展趋势将是研究结合多种人工智能技术的混合智能故障检测系统。我国对故障检测领域的研究相对于其他发达国家起步比较晚，但经过近年来的精心研究，我国在故障检测领域也取得了非常巨大的成果。由于自动测试系统在现代军用装备尤其是雷达装备故障检测与维护中的重大作用，目前通用自动测试系统主要朝着与人工智能技术相结合以提高系统故障检测效率和有效性等方向进行逐步深入的研究。 本课题的主要任务是针对某工业控制设备的检修与维护，设计可以检测设备中多种电路板故障的检测仪，完成基于 cycloneⅢ FPGA 和 ARM 的信号产生与检测板硬件电路的设计及调试。
1.3 本文主要内容 本文主要介绍故障检测仪信号产生与检测板硬件电路的设计，该设计以 FPGA 和ARM为核心。 本文的主要结构如下： 第一章论述了本课题的研究背景和意义，简述了故障检测的发展现状和本论文所要完成的内容。 第二章给出了故障检测仪的总体设计，并介绍了相关开发软件，同时简述了硬件电路的设计步骤。 第三章根据系统功能要求，给出了故障检测信号产生与检测电路的设计，并在此基础上完成各个功能模块的分析，最后完成PCB的设计。 第四章首先给出了检测系统的测试方案，然后进行系统调试并给出系统测试的结果。
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