1.6 数字滤波设计

　　基于FIR滤波器的数字滤波能在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到有严格的线性相位特性，故采用FIR数字滤波器进行数字滤波。本文通过ADC模块采集被测电路输出的正弦信号，并对该采样值进行FIR滤波后，送神经网络。

　　1.7 软件总体设计

　　程序分三部分，一部分为神经网络的学习程序，在PC机上运行，编程语言采用Matlab，最后得到所训练神经网络的各项参数，将此参数输入DSP，由此进入软件的第二部分。软件的第二部分在DSP上实现，编程语言采用C和汇编语言。首先将DSP产生的多种频率的PWM信号经前面搭建的滤波电路得到所需频率的正弦信号，作为被测电路的激励源。读入A／D转换器的采样数据，经编写数字滤波程序处理，然后程序依照第一部分所得神经网络的参数，代入神经网络运行程序运算，从而得到被测电路的故障元件代码。软件第三部分为故障代码显示部分，将第三部分得到的故障代码送LCD显示，同时送PC机显示。

　　1.8 实验结果

　　实际测试结果分析如下：在计算实际输出时，权值和阈值是采用仿真得到的数据。实际测试数据是对被测电路通过TMS320F2812的A／D模块采集得到的，使得两者数据存在一定的偏差，人为设置几个故障，系统能够较好地识别故障。模拟电路故障诊断系统如图5所示。

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