非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.     

一种基于核密度估计的模拟电路故障诊断方法

为解决模拟电路中含有噪声等异常信息给支持向量机的最优分类面建立带来的困难,提出了一种基于核密度估计方法的模拟电路故障诊断新方法。首先提取电路的时域信号统计参数作为故障特征,然后运用核密度估计方法构造模糊隶属度函数,将该隶属度函数应用到模糊支持向量机上进行故障诊断。通过训练模糊支持向量机获得故障诊断模型,实现对电路单故障和多故障的诊断分类,能有效消除特征中噪声和野点的影响。将该方法应用于CSTV滤波电路进行仿真实验,结果表明该方法能突出不同故障的特性并正确有效地诊断出多故障类型,综合诊断正确率达到95%,为模拟电路故障诊断提供了新的技术途径。     

基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路的故障诊断问题,详细介绍了支持向量机算法,由于它在非线性映射、小样本学习方面的独特优势,故将它引用到模拟电路的故障诊断过程中.并提出了一种基于支持向量机的诊断方法,该算法能够对被测电路的故障进行有效并且精确地分类.以折线逼近平方曲线的近似测量电路为例,设计了基于支持向量机的模拟电路故障诊断系统.以实际测试数据作为训练样本进行学习训练后,对其它实际测量数据进行诊断,其结果正确,验证了算法的有效性.     

基于小波分析和支持向量机的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断,采用基于小波分析和支持向量机的诊断测试方法,将方波信号作为输入信号激励电路,对电路的响应信号进行小波分析并提取信号的能量作为故障特征向量,并最终利用SVM的一对一多分类方法实现了故障分类。通过对ITC97中的Elliptical Filter电路仿真验证表明,方波信号能够比单频信号更好地激励电路故障,本文所采用的方法能够有效地应用于模拟电路的故障诊断测试中。     

基于支持向量机的信息融合模拟电路故障诊断方法研究

为提高模拟电路故障诊断效率,克服依据单一信息进行诊断的不足,提出了一种支持向量机信息融合的模拟电路故障诊断方法;首先构建了基于支持向量机的信息融合诊断模型,其次给出了基于小波包变换的能量特征提取和基于主元分析特征压缩方法,分析了支持向量机一对一多分类方法,最后通过模拟电路的仿真实验,与未进行信息融合,以及BP、RBF和PNN等神经网络对比,结果显示,基于支持向量机信息融合方法的诊断精度最高,约为97.3%。     

基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法

为了提高模拟电路软故障诊断精度,提出了基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法.通过小波变换的频带能量和AR模型的系数生成故障的初始特征,利用线性判别分析提取特征,降低特征向量的维数,结合mRMR原则与支持向量机构成的组合特征选择方法,对降维后特征进行最优选择,输入到训练好的支持向量机多分类器中进行分类,从而降低特征的冗余,提高故障诊断的精度.以某车辆电压调节电路为例进行仿真分析,实验结果表明,该方法有很好的诊断能力.     

模糊核聚类相关向量机模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠,首先建立基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法,采用模糊核聚类选择最优可诊断故障集,然后提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)理论的模拟电路故障诊断模型,提高了RVM模拟电路故障分类的效率和准确度;模型可以在贝叶斯框架下对分类函数的权重进行推断,而且得到各分类的验后概率,从而能判断分类结果的置信度,辅助进行诊断决策;仿真结果表明提出的模拟电路诊断模型在精度提高的情况下,比支持向量机需要的向量更少,更具稀疏性和泛化性,是一种有效的模拟电路故障诊断方法。     

非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性.     

PCA-SVM在模拟电路故障诊断中的应用

主元分析法(PCA)通过提取故障样本集的主元得到降维的特征空间,利于故障特征提取;支持向量机(SVM)应用于故障诊断时具有良好分类性能;结合两者优点,提出了基于PCA特征提取和SVM相结合的模拟电路故障诊断识别新方法:对电路输出响应信号进行PCA处理,提取故障特征的主成分,然后利用多类SVM对故障模式进行分类决策,实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法能够实现模拟电路故障的快速检测与故障定位,具有速度快、精度高、鲁棒性好的特点。     

基于有序分割的支持向量机多分类方法

针对模拟电路多故障分类中存在拒识区域,分类效果不理想的问题,提出基于有序分割最佳偏二叉树结构的模拟电路故障诊断方法;首先分析多分类中分割次序对结果的影响,通过样本类中心欧式距离对故障分割进行排序,以此构造偏二叉树结构;然后对采样数据进行主成份分析降维压缩,最后采用支持向量机作为分类器,对故障数据进行分类;该方法可以使样本类间距离最大,提高了支持向量机模拟电路故障分类的效率和准确度;故障诊断结果表明文章提出的诊断方法在精度提高的情况下,所需训练时间和支持向量数目大大减少,更具稀疏性。     

基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。     

基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断新方法

提出一种基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断方法. 根据被测电路的拓扑结构进行可测性分析, 利用测试矩阵确定规范模糊组, 从而得到单故障假设下的可分潜在故障元件. 将马氏距离根据模拟电路的特性作出改进, 并应用于模拟电路潜在故障元件的诊断. 利用测点特征值的改进马氏距离对潜在元件进行划分, 减少可疑故障元件的类别, 在诊断分类时达到提高速度的效果. 实验表明, 所提出的方法对模拟电路软故障诊断速度较快, 具有较好的模拟电路故障诊断测试效果.

     

基于节点导纳矩阵的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断中的容差问题,提出了基于节点导纳矩阵(NAM)的模拟电路故障诊断方法;该方法以NAM为基础,提取被测电路(CUT)的故障特征向量;测试前,用仿真的方法生成被测电路中某一故障对应的故障样本子集,所有类别的故障样本子集构成故障样本集;测试时,测量被测电路的故障特征向量,并根据其与故障样本集中样本的相似性来判断电路发生的故障类型;由于电路的NAM对元件容差不敏感,所以可以很好地克服模拟电路故障诊断中的容差问题;实验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的特征,该文提出一种基于类电磁机制算法的模拟电路故障诊断方法,该方法首先利用小波包技术提取故障特征,然后将特征向量输入到采用类电磁机制算法优化的BP神经网络中,避免参数过早陷于局部最优,提高了神经网络的分类能力.通过具体实例验证了该算法的有效性.     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于小波包Tsallis熵和RVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障难以识别等问题,提出一种基于小波包Tallis熵和多分类相关向量机(Rele-vance Vector Machine,RVM)的模拟电路故障诊断方法.该方法采用脉冲信号仿真模拟电路,应用小波包变换对采集到的故障响应信号进行分解,通过提取不同频带内的Tsallis熵作为故障特征值,利用相关向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障定位.实验结果表明,提出的故障诊断方法相较于现有的故障诊断方法能较好地提取故障特征,极大地提高模拟电路故障诊断的效率.     

模块化神经网络容差模拟电路故障检测

容差模拟电路故障检测对于电子设备的稳定运行而言至关重要,针对传统检测算法计算代价大、训练时间长及检测误差率高的不足,提出基于模块化神经网络的容差模拟电路故障检测算法研究。对神经网络检测模型的功能模块进行划分,并基于功能模块提取容差模拟电路的故障信号特征;基于样本中心到故障特征点的欧式距离,对比故障样本的特征向量,依据模块化神经网络决策分类函数,实现对容差模拟电路故障的准确定位和检测。仿真数据表明,在不同样本容量条件下提出检测算法均具有优势,最低误差值为0.382%.