一种新的模拟电路多故障诊断方法

本文提出了一种新的模拟电路多故障诊断方法——组合优化模拟退火法。该方法采用组合优化的思想,综合参数辨识法与故障验证法这两类故障诊断方法的优势,提出了解决测试端口个数小于元件参数个数的诊断方程欠定问题的目标函数,通过模拟退火优化算法对目标函数寻优,可定出故障元件值及非故障元件的容差值,并保证所得解收敛于全局最优。     

非线性电路的K故障屏蔽

本文提出一种非线性直流电路故障诊断的有效算法。交替进行对故障电路的测试和计算该测试条件下标称电路的端口输出,采用优化搜索能很快找到屏蔽故障支路的特定激励。检查标称电路相应于该激励的支路响应,即能定位故障。     

模拟电路故障诊断的新故障字典法

基于节点电压灵敏度,将文献[1]中的线性无容差电路的故障字典法推广到可以诊断容差模拟电路和非线性电路软故障的新故障字典法。讨论了该方法的原理和字典的建立方法,给出了仿真实例。     

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路的可靠性决定了电子设备的可靠性.针对目前BP网络在模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性等问题,提出多频组合法,对电路中的软故障进行诊断.通过在电路输入端施加3 V的正弦激励,选取不同的测试频率,对测试点进行测试,得到各待测元件的故障值.该系统解决了模拟电路中的容差问题,提高了诊断率,并在仿真中得以证明.     

基于信息融合技术的模拟电路故障诊断

论述了基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法的基本原理,提出了分别基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法.分别利用此两类测试信息及K故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则,得到融合的故障诊断结果.模拟实验结果表明,所提方法大大提高了故障定位的准确率.     

基于神经网络的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法.通过故障字典的建立,选择电路的最佳测试节点,电路故障响应进行预处理后得到故障特征向量,再输入到神经网络实现电路故障诊断.仿真结果表明:该方法有效地解决了模拟电路辨识难的问题,具有更好的故障分辨率,取得了满意的诊断效果.     

容差电路k故障诊断理论和方法

本文在理论上揭示了偏差－故障电路可及点电压变化阵方向能量与故障信息阵，偏差干扰阵方向能量间的定量关系，分离出最大方向能量子空间，并提出了该子空间与故障信息子空间的最大接近度概念。技术上，本文给出了定位准确度与当今最精良的非线性最小二乘法相当，而定位速度快３００－５００倍的多故障定位新方法－广义反投影法。     

容差电路k故障诊断理论和方法

本文在理论上揭示了偏差-故障电路可及点电压变化阵方向能量与故障信息阵、偏差干扰阵方向能量间的定量关系,分离出最大方向能量子空间,并提出了该子空间与故障信息子空间的最大接近度概念。技术上,本文给出了定位准确度与当今最精良的非线性最小二乘法相当,而定位速度快300～500倍的多故障定位新方法广义反投影法。     

浅析模拟与混合信号电路测试与故障检测方法

模拟和混合信号电路本身具有相当高的复杂性及专业性,使得模拟和混合信号电路测试与故障检测无法在传统数字电路测试方法下得到满足。文章通过介绍模拟和混合信号电路测试与故障检测的研究现状,分析了模拟与混合信号电路的测试与故障检测方法,并在传统测试技术的基础上研究了新的诊断方法,具有参考价值。     

模拟电路的模块级故障诊断

本文以多端口元件或子网络为基本单元，提出了一种模块级故障诊断方案，这种方案的故障模型更符合电路的实际情况，因而具有更广泛的实际意义，文中首先推导了模块故障诊断议程，并对模块故障可测性问题进行了一般性讨论。然后，给出了模块故障可测的几个拓扑条件，并通过定义广义独立通路使这些拓扑条件适用于一般的非互易网络。     

双极模拟集成电路的参数统计性分析

本文给出了实现双极模拟集成电路参数统计相关性分析的步骤和方法,提出了含对称参数分析的双参数(BF,RS)统计分析方法。实例分析和对比表明,该方法适于模拟集成电路的分析和设计。     

基于电流测试的混合电路故障诊断

在运用小波神经网络进行混合电路故障诊断的过程中,测试参数的选取至关重要。研究了一种基于电流测试的故障诊断。该方法即通过PSPICE模拟电路的静态及动态电流信息,再通过小渡神经网络的结合,证明了该方法在混合电路故障诊断中的可行性,为提高混合电路的故障诊断率提供了一种新的方法。     

基于小波神经网络和相位差的模拟电路故障诊断

根据模拟电路中存在噪声的问题,提出利用相位差来进行故障诊断。通过正常模式和故障模式下相位差和幅值差的特征提取,建立故障字典。然后利用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。通过实例证明,该方法不但诊断准确,而且很切合实际模拟电路。     

Fault diagnosis technology based on Wigner–Ville distribution in power electronics circuit

Based on Wigner–Ville distribution similarity, a method of fault diagnosis is proposed for power electronics circuits. After setting up the module time–frequency matrices of Wigner–Ville distribution for all fault signals, the similarities between the module time–frequency matrices of the fault signal and the former standard are then calculated, thus arriving at the diagnosis according to the principle of maximum similarity. The simulation result of fault diagnosis of a thyristor in a three-phase full-bridge-controlled rectifier shows that the method can accurately identify the fault types as well as the location of the fault elements for power electronics circuits, and it has an excellent performance for noise robustness and calculation complexity. Therefore, it is quite practically valuable in the solution to the fault problems for power electronics circuits.     

模拟集成电路的测试与故障检测技术

本文综述了模拟集成电路的测试及故障检测等有关问题，首先介绍面向性能的测试方法，然后讨论故障模型和面向故障的测试方法，在介绍了模拟集成电路的可测性设计技术之后，讨论了利用电源监测进行故障检测的方法。     

基于模式识别进行模拟电路故障诊断的方法

本文运用故障树分析法对模拟电路进行分析，按照电路结构对其按树枝形逐级划分建立故障集；将模式识别理论中的隶属函数法以及近邻法推广到可以进行模拟电路的故障诊断．讨论了该方法的原理以及建立字典进行诊断的方法，并给出了仿真实例。     

基于PSpice与LM算法的模拟电路故障诊断方法

采用小波神经网络与Levenberg-Marquardt算法相结合的方法,对模拟电路进行故障诊断;用小波对冲击响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取故障特征信息作为神经网络的输入而进行分类。将PSpice与Matlab结合不但能有效的诊断模拟电路,且在收敛性和故障准确性上有了大幅提高。实验仿真表明,通过该方法构造的样本集训练出的网络稳定性高于传统方法,适用于神经网络。     

层次支持向量机在数字电路故障诊断中的应用

针对在数字电路故障诊断过程中存在的样本不平衡度严重的问题,采用层次式支持向量机实现对其故障诊断,通过考虑各类样本的数据量来构造以支持向量为叶节点的树,该方法可有效地解决样本不平衡所带来的问题,同时能够减少计算SVM分类器的个数,提高了训练和诊断速度及准确率.针对故障样本集不可能覆盖所有故障状态而出现的未知故障状态的问题...     

非线性容差模拟电阻电路故障诊断神经网络方法

将线性电路故障定位 l1 范数最优化算法推广到非线性电路的故障定位 ,由于测后计算是基于神经网络计算机环境 ,所需时间较少 ,能满足现代工业实时性需要。实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的