随着我国工业结构改革的不断提升，在电力企业中，电子自动化仪器的应用变得愈发广泛。电子自动化仪器在电流测试领域中，模拟诊断技术的应用尤为突出。模拟诊断是通过构建模型对现有问题进行识别与分类的一种技术手段。其核心在于通过现有的技术方法筛选出模拟电流实验中的缺陷特点，并构建诊断模型以进行分类研究，最终得出结论并验证其准确性。电子自动化仪器电流测试的模拟诊断方法实质上是一个多学科交融的研究方向，其目的在于提高诊断精度和有效性，对技术水准的提升具有重要意义。
实验方法是电流测试中至关重要的环节。传统的电流诊断实验方法包括静态电流测试技术和动态电流测试技术。静态电流测试技术主要依据设备在正常工作时的静态电流较小，而在电路出现故障时电流异常这一原理进行诊断。动态电流测试技术则更多关注电流变化的过程。在本研究中，采用静态电流与动态电流相结合的测试方法，即在电路状态转换过程中，让晶体管1和晶体管2同时导通，形成一个短暂导通的电流，并通过该电路进行测试。
确定实验设备是模拟诊断实验设计的另一个关键步骤。电子自动化仪器电路故障通常分为硬故障和软故障。硬故障指的是电子自动化仪器元件发生的短路或开路，而软故障则是指参数超出电路的容差范围，一般由电路老化、变质或工作环境变化等原因引起。为了进行电路故障诊断，实验中采用嵌入式电脑、电流变送器、红外线传感器和电流表等设备。通过红外线传感器进行参数采集，并将电流信号输入电流表，以完成电流的测试和显示。
实验分析过程涉及到小波分析的运用。小波分析在实验中作为前置处理手段，对所得电流信号进行特征提取，并结合神经网络进行分析。小波分析是一种时间-频率分析方法，它能够从信号中提取出具有特定时间和频率特性的信息。本研究采用小波神经网络进行实验操作，设计成松散型实验结构。对电子自动化仪器中的正常电路和故障电路进行电流仿真，获得各状态下的电流响应信号。接着，利用小波分解方法处理这些信号，获得频段的小波系数，并进行进一步计算，构造故障特征向量，得到质量改善的训练样本集。然后，使用神经网络对特征向量进行聚类计算，并设计神经网络。将数据样本输入神经网络进行训练和测试，以验证诊断模型的正确性。
实验操作流程包括一系列详细的步骤，从对电子自动化仪器进行电流仿真开始，通过小波分析处理电流响应信号，计算小波系数，构造故障特征向量，到使用神经网络进行聚类计算，设计网络并训练，最后进行测试诊断。通过这一流程，可以确保电子自动化仪器电流测试的模拟诊断实验设计的科学性和有效性。
参考文献中提到的研究成果，如MRA-PCA-PSO组合优化BP神经网络模拟电路故障诊断，改进粒子群算法优化的SVM模拟电路故障诊断等，表明了电流测试技术与其他学科如控制理论、信息技术等的交叉应用趋势，也表明了电子自动化仪器电流测试的模拟诊断技术正在朝着更加智能化和自动化的方向发展。
电子自动化仪器电流测试的模拟诊断实验设计是一个涉及电子工程、信息处理和控制理论的多学科技术交叉领域。通过结合静态电流测试、动态电流测试、小波分析和神经网络技术等先进的科学方法，能够有效提高电流测试诊断的精度和效率。随着技术的不断进步，这一领域的研究将继续向着更高水平迈进。
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