基于小波包变换的模拟电路故障诊断

把小波包变换用于模拟电路故障诊断中。由于输出信号的各频率成分能量的变化表征了电路中某些元器件的损坏情况,因此,利用小波包变换有效地提取故障特征信息,提出了“能量——故障”的故障诊断方法。计算和实验结果表明：该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

小波包分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述了小波包分析的基本原理及其用于故障特征识别的机理,研究了小波包分析在旋转机械故障诊断中的应用。由于此技术能够从复杂的信号中有效地提取微弱的故障特征信号,因此与小波分析相比,分析更为精细简单。实例采用小波包原理对一类旋转信号进行分解重构后,成功地提取了故障特征,体现了小波包分析的优良特性,其结果证明了该方法是行之有效的。     

基于小波包和Elman神经网络的电动轮自卸车车轮故障诊断系统

针对电动轮自卸车可靠、高效运行的要求,采用小波包变换将车轮数据采集系统采集到的数据滤波、去噪后进行特征值提取,然后构建一个Elman神经网络来进行故障识别,相比原有的数据分析系统,性能有了大幅提高,故障诊断以及故障处理更加准确。     

模拟电路故障诊断的PSpice与Matlab仿真分析研究

根据模拟电路故障诊断中的测前模拟诊断SBT法,本文采用PSpice对待测电路CUT故障进行模拟仿真,通过小波包分析和信息熵方法提取故障电路输出信号的特征向量,利用Matlab设计的神经网络算法构建故障分类器并对电路故障进行识别与诊断。仿真实验结果表明将PSpice与Matlab相结合的诊断方法能够有效地诊断模拟电路故障,为模拟电路故障诊断的教学和科研提供参考。     

小波包和改进粒子群算法的电力电子故障诊断

为提高广泛应用的电力电子电路故障的诊断准确率与速度，提出一种基于小波包变换和改进粒子群算法的电力电子电路故障诊断方法。首先，利用小波包对故障信号进行分解与重构得到小波包系数，应用Fisher准则降维并进行归一化处理，得到优化的故障特征向量；然后，采用具有扭曲粒子位置的措施和增加动态惯性权重系数的改进粒子群算法求取各类故障的故障特征中心，通过计算测试样本与故障特征中心的欧氏距离实现对故障的分类诊断；最后，通过典型电力电子电路仿真实验对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明，文中选用改进后的粒子群算法进行故障诊断时，与小波包-BP神经网络和小波包-极限学习机比较，准确率分别提高了3.52%和6.3%，诊断所需时间分别减少2.4 s和3.5 s。     

基于小波变换与BP神经网络的模拟电路故障诊断

利用小波与改进算法的BP神经网络相结合的方法进行模拟电路故障诊断,该方法使用小波分解作为预处理工具,对信号进行消噪和小波分解,然后提取特征信息,进行归一化处理,并作为BP神经网络的输入样本进行模式识别。该方法减少了神经网络的输入维数,提高了收敛速度和辨识故障的能力。仿真结果表明,该方法能准确快速地定位故障,且可有效地进行故障识别、改善神经网络结构以及提高故障诊断精度与速度。     

模拟电路故障诊断的小波神经网络方法

利用小波和改进型BP神经网络相结合的方法,进行模拟电路故障诊断;通过分析被测电路的冲激响应,来识别电路中的故障元件;用小波对冲激响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取特征信息作为神经网络的输入而进行分类。该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间。实验仿真结果表明:该方法能准确实现故障定位且准确率高。     

基于量子粒子群优化的SVM的模拟电路故障诊断

相比于小波变换,小波包变换具有较高的分辨率和细致的分析能力,是小波变换的延伸和发展。支持向量机具有较好的泛化能力,能够应用于模拟电路的故障诊断。鉴于支持向量机参数难以确定的问题,采用量子粒子群优化算法选取支持向量机的参数,将优化后的支持向量机与小波包变换相结合,利用小波包变换提取电路的故障特征,然后通过优化后的支持向量机对特征向量进行分类识别。最后通过对实例的分析,验证该方法的有效性。     

小波变换和神经网络的电路故障诊断

模拟电路的元件较多,相互之间的耦合性较强,容易发生故障。为了提高电路故障的诊断准确性,提出小波变换和神经网络的电路故障诊断方法。首先采用小波变换方法提取电路故障信息特征,然后采用神经网络分类提取的故障特征量实现对电路故障的诊断和分类识别,最后通过仿真实验进行性能测试,结果表明,该方法提高了电路故障检测的准确度,具有较好的实际应用价值。     

小波包分析在故障特征提取与识别中的应用

对观测信号进行小波包分析,从而提取故障信息,建立能够表征系统特征的状态向量,用模式识别的方法对系统进行故障检测与定位,实现系统的故障诊断。     

基于Elman神经网络的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路的软故障,文中提出了一种基于改进Elman神经网络与提高特征向量有效性相结合的诊断方法。该方法对不同情况下的输出信号进行3次小波分析,形成8维的特征向量,再与改进的Elman神经网络结合进行分类与诊断。将改进Elman神经网络应用于非线性模拟电路故障诊断中可提高其诊断率与分类率。文中对其诊断方法进行了实验对比测试,结果表明,该方法提高了诊断性能,其诊断率与分类率分别为92.5%和83%。     

基于小波包变换的FED驱动电路故障诊断

根据FED驱动电路的特性,提出了一种小波包变换和神经网络相结合的方法,并将其应用于FED的驱动电路故障诊断.首先采用小波包变换对电路输出节点的电压信号进行分解,提取各频段的能量作为故障样本输入神经网络.仿真实验证明,该方法减少了故障诊断的时间,提高了故障诊断的准确率,使准确率达到87.17％.     

基于小波包和自组织网络的模拟电路故障诊断

提出了一种基于小波包变换和SOFM网络相结合的模拟电路故障诊断方法.利用小波包分解作为预处理和消噪工具,对电路采样信号进行多尺度分解和消噪,然后进行能量特征提取、归一化,作为样本输入给神经网络.用SOFM网络竞争层的神经元,对样本数据进行故障识别分类,克服了BP网络隐层神经元选取困难的缺点.详细叙述了诊断原理和步骤,并给出了诊断实例.     

基于Elman神经网络的飞机电源系统欠压故障诊断研究

分析了飞机电源系统欠压故障的发生原因和判别,尝试了一种基于改进E lm an神经网络的飞机电源欠压故障仿真方法,在阐述E lm an网络理论的基础上,将改进E lm an网络应用于飞机电源欠压故障的诊断,分析了网络结构、学习算法、特征提取和故障判别方法;网络模型应用了故障样本及专家经验知识,并通过学习使模型不断完善。通过实验数据验证,该网络模型和故障诊断方法是可行和有效的。     

一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法

文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。     

基于WOA-PNN算法的电力电子电路故障诊断分析

为进一步提高电力电子电路可靠性,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化概率神经网络(PNN)算法,对电力电子电路进行了故障诊断。通过Simulink软件建立电路模型,利用小波变换分析电路中的直流输出。将分析后的参数作为特征值,将电路正常工作状态下的特征值与故障状态中的特征值作为训练样本,输入WOA-PNN,并进行训练。仿真验证结果表明,与直接应用PNN进行故障诊断相比,WOA-PNN算法能更准确地诊断和分析电力电子电路的故障。     

小波-神经网络在故障诊断中的应用

根据旋转机械振动信号特点,提出了小波分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。该诊断方法利用小波分析进行预处理-获取机械故障特征向量,概率神经网络应用该特征及对应的故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。通过计算机仿真和试验的结果,表明该方法运算速度快、对样本噪声有较强的鲁棒形,结构简单,工程上易于实现,为旋转机械故障诊断提供了实践方法。     

一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法

小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。     

模拟电路故障诊断的小波包预处理神经网络改进算法

提出了基于小波包预处理的神经网络模拟电路故障诊断方法的两种改进方法:最优小波包变换(OWPT)预处理和不完全小波包变换(IWPT)预处理BP神经网络算法。首先对模拟电路的响应信号用这两种方法进行预处理,然后计算预处理后信号各个频段上的归一化能量,把归一化的能量作为训练样本送给BP网络进行训练,有效减少了BP网络的输入节点和隐层节点的个数,从而减小了神经网络的规模,降低了计算的复杂度,加快了网络的训练和收敛速度。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.