一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,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.相对于传统的故障诊断方法,用小波变换对故障信号进行预处理,大大减少了神经网络的输入数目,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高.     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点，提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法，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。相对于传统的故障诊断方法，用小波变换对故障信号进行预处理，大大减少了神经网络的输入数目，从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间，并提高了辨识故障类别的能力。对实例电路仿真结果表明，该方法能正确识别各种故障状态，准确率高。     

基于小波变换的神经网络模拟电路故障诊断

对模拟电路提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的故障诊断方法,该方法用小波变换对模拟电路故障信号提取小波特征,并经小波变换压缩,再将故障特征量输入至神经网络处理。结果表明,该方法有效地减少神经网络输入层单元数,简化了神经网络结构,提高了故障诊断能力。     

基于小波变换的神经网络模拟电路故障诊断

对模拟电路提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的故障诊断方法,该方法用小波变换对模拟电路故障信号提取小波特征,并经小波变换压缩,再将故障特征量输入至神经网络处理。结果表明,该方法有效地减少神经网络输入层单元数,简化了神经网络结构,提高了故障诊断能力。     

基于小波神经网络的容差模拟电路故障诊断方法

以模拟电路的故障诊断为例,利用小波分析,将电路故障信号进行层次分解,获得不同频段的信号成分,取其能反映故障信号特征的成分作为电路故障特征,再输入给神经网络,大大减少了神经网络的输入数目、简化了神经网络的结构、减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.     

IPSO算法优化神经网络的模拟电路故障诊断研究

模拟电路故障诊断方法研究至今,许多传统的模拟电路故障诊断方法已经难以达到人们所期望的效果。在原始的神经网络诊断的基础上,加入粒子群优化算法,并且对粒子群优化算法进行了改进。在故障特征提取方面,使用小波包方法提取故障特征。仿真的结果表明这种方法在提高准确率的基础上同时减少了迭代次数,提高了收敛速度。为模拟电路的故障诊断提供了一种更加高效的方法。     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断算法

将小波包分析、模糊理论和神经网络有机结合在一起,提出了一种基于小波包特征提取和模糊规则的模拟电路故障诊断的神经网络算法.计算和仿真实验结果表明,该方法可以减少网络的训练规模,加快网络的收敛速度,能够为模拟电路故障诊断提供一种新的有效的方法.     

利用小波分析的电流测试方法实现模数混合电路的故障诊断

模数混合信号电路已成为未来电路设计的发展趋势,对模数混合电路诊断和测试方面的需求日益急迫。文章首先针对模拟/数字混合电路的故障诊断,基于小波分析理论,提出了动态电流(IDDT)测试方法。其次应用小波变换的时频分析特性,对模拟/数字混合电路正常模式和故障模式的IDDT采样信号进行小波分解,得到特征小波系数,计算出正常模式和故障模式下相应特征小波系数的均方根误差。最后将待检测电路的特征小波系数均方根误差与已知正常及故障模式的特征小波系数均方根误差进行比较,根据结果的异同实现模拟/数字混合电路的故障诊断。通过仿真实验验证了该测试方法的有效性,与传统单一时、频域(FFT)诊断分析方法相比,仿真结果显示,该方法对模拟/数字混合电路的故障有较高的检测灵敏度,可以实现绝大多数故障的准确定位,为模拟/数字混合电路故障的准确诊断提供了一种有效手段。     

基于复互小波分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断研究中故障特征提取的难题,提出基于复互小波变换的相对幅度?相对相位协同分析的新方法,并根据复互小波变换的特点构建了故障敏感信息提取算法。使用复互小波变换能同时提取模拟电路在不同频率和时间尺度上的故障特征,并且相对幅度和相对相位信息分别从信号“能量”和“时间延迟”两个不同角度表征模拟电路的故障信息。该方法同时使用了蒙特卡洛方法构建正常电路元器件的容差范围,仿真实验结果表明该方法可以有效地解决模拟电路中灾难型和参数型故障诊断问题。     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.     

小波包消噪提高小波网络故障识别性能

针对强噪声背景的高频振动信号,给出一种利用小波包消噪和频带分割技术,根据信号能量在小波包空间的分布特性,提取故障信号特征信息的方法．在小波包空间自适应软阈值去噪,消除白噪声;运用频带分割消除有色噪声,计算各子空间的能量,抽取低维特征矢量,作为小波网络的输入．该方法既提高了小波包神经网络的故障识别性能,又简化了决策网络结构,提高了收敛速度．     

两种智能高效预测方法及其在人机系统中的应用

提出了两种高预测效率、高泛化能力的数值计算方法,一种方法是小波神经网络（Wavelet NeuralNetwork,WNN）算法;另一种是基于小波尺度函数的WSK-SV（Wavelet Scaling Kernel-Support Vector）算法.WNN算法将小波函数与BP神经网络方法相结合,通过输入层、隐含层、输出层间的连接权重以及隐含层使用的激励函数构成了这种算法的关键技术;WSK-SV算法将小波的尺度函数与SV（Support Vector）方法相结合,使这种算法既保持了SVM（Support Vector Machine）的优点,又具有很好的泛化能力.上述两种算法都属于计算智能（Computational Intelligence,简称CI）方法并用于人机系统的性能预测.     

基于遗传小波神经网络的故障预报应用

目的减少铝电解故障的发生,提高阳极效应预报的准确性、实时性和铝的生产效率,节约能源.方法将遗传算法应用于小波神经网络,构成遗传小波神经网络,以确定小波基函数的个数、优化网络参数,以遗传小波神经网络为预测模型,通过预测槽电阻变化率来预测电解过程中的阳极效应.结果通过遗传算法能对小波神经网络的参数进行全局优化,确定了网络结构,而且小波神经网络具有较强的自适应性、鲁棒性和函数逼近能力,使预报精度提高了约9.5%,提前预报时间1 m in左右.结论该预测模型改善了故障预报准确性和实时性,避免了故障的发生,降低了能源消耗,提高了铝电解的生产效率,实现了安全生产.     

区域经济预测的GPCA和优化小波网络组合模型研究

构建全局主成分分析（GPCA）和优化小波神经网络的组合模型,对中国区域经济发展水平进行预测.首先借助GPCA获得区域经济发展水平的全局主成分分值、综合评价值,作为优化小波网络的输入、目标输出;然后构建遗传-粒子群算法优化的小波网络预测模型.通过仿真,得到较满意的结果,表明区域经济水平预测的组合模型是有效和实用的.     

基于多粒子信息共享策略的PSO小波网络模型

针对粒子群优化算法在训练小波网络存在的早熟收敛问题,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法通过引入多粒子信息共享策略,使种群中各粒子共享多个粒子的有用信息,以期增加种群多样性,减少各粒子在进化早期被吸引到最优粒子附近的可能性,提高小波网络的建模质量.仿真表明,相对于BP算法和标准粒子群优化算法,本文算法在训练小波网络方面估计精度更高,收敛速度更快,并有效解决了早熟收敛和局部最优问题.     

基于改进无迹Kalman滤波的小波网络算法及其应用

无迹Kalman滤波（UKF）是无迹变换（UT）和标准Kalman滤波的结合,对非线性系统具有出色的估计性能,使用UKF估计小波网络参数,速度快,精度高,无需求导计算Jacobian矩阵,但其计算量偏大.基于此,本文考虑引入一种改进的UKF来估计小波网络的参数,以提高训练效率.该改进UKF在Kalman滤波体系内应用了一种基于最小偏度单形Sigma点采样策略的UT,它继承了UKF的优点,并显著提升了计算效率.仿真结果表明,相对于EKF,采用改进UKF算法训练小波网络,速度更快,精度更高;计算精度与UKF相当,但计算效率较之更高.     

面向电力变压器油中溶解气体的卷积神经网络诊断方法

油中溶解气体分析法（Dissolved Gas Analysis,DGA）是判断变压器内部故障的重要方法之一。针对传统基于浅层的机器学习方法在变压器故障诊断中存在的特征提取和泛化能力方面的不足,提出了一种基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法。利用网络中的卷积层对油中溶解气体进行特征转换,结合池化层强化重要特征的能力,对故障敏感特征进行提取。通过实验研究了卷积核数目、卷积核大小、池化层、网络深度对模型诊断性能的影响。通过混淆矩阵、ROC曲线和PR曲线对比分析了卷积神经网络模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM) 模型、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型。实验结果表明,卷积神经网络模型的诊断性能更为优秀。