基于方波激励和故障字典的模拟电路BIST方法

针对传统模拟电路内建自测试(Built-in Self Test,BIST)方法需要占用大量电路资源的缺点,提出了一种基于方波激励和故障字典的模拟电路BIST方法。该方法使用方波信号作为测试激励,使用故障字典法进行故障状态识别,减少了硬件成本。实验结果表明该方法能够有效地对模拟电路进行故障检测和故障隔离,并且具有较低的硬件成本。     

基于观测器的逆变电路故障检测与诊断研究

针对电机驱动系统中逆变电路的故障检测与诊断（FDI）方法复杂的问题,详细分析了电机驱动系统中逆变电路的故障模式,在此基础上采用状态观测器的方法对电机驱动系统逆变电路的开路故障进行检测与诊断。     

基于定性方法的故障检测和诊断技术综述

在现代控制系统中，由于系统复杂性的日益提高，规模的不断扩大，系统常常要面对不可预计的变化。这类系统一旦发生故障就可能造成人员和财产的巨大损失。设计可靠的容错控制系统。或者将复杂系统的性能维持在高水平上，是急待解决的问题。切实保障现代复杂系统的可靠性和安全性，具有十分重要的意义。这首先就需要能够正确地检测出系统产生的变化（故障），然后尽快地采取相应措施来重新配置系统。由于实际应用在这方面有强烈要求，所以研究和发展新的故障检测和诊断技术已经成为自动控制领域的一个热点研究方向。     

基于故障定位集的医疗器械电路故障在线检测方法

考虑到传统方法在检测医疗器械电路故障时存在漏检率和误检率高、故障信号采集质量差的问题,提出一种基于故障定位集的医疗器械电路故障在线检测方法。利用电路故障函数,提取出医疗器械电路故障信息特征,根据医疗器械运行过程中电路故障定位集特征信息的状态方程,计算出电路故障定位集的后验概率估计,构建医疗器械电路故障定位集模型。在此基础上,利用小波变换分解医疗器械电路故障信息,获取离散小波系数,通过重构医疗器械电路故障信息,定位医疗器械电路故障位置,实现对医疗器械电路故障在线检测。实验结果表明：所提方法不仅可以降低电路故障的漏检率和误检率,还可以在故障信号采集的信噪比方面提高故障信号采集质量。     

基于Multisim2001的数模混合电路的故障仿真分析

介绍利用Multisim2001仿真软件进行数模混合电路故障仿真的方法,并以555集成电路构成的多谐振荡器为例,说明了故障仿真的具体方法和步骤.     

电路故障自动测试与诊断系统

本文介绍了一种电路故障的自动测试装置和诊断系统。通过模型匹配进行故障检测,通过故障模拟建立故障词典,利用专家系统进行故障定位,实现了故障测试和诊断的微机化操作。     

组合电路穷举输入检测故障

本文对组合电路中的故障检测这一基本问题作了实例分析，指出，穷举输入序列不一定能检测所有可能的Ｓ--ｔｕｃｋ－Ｏｐｅｎ型故障。纠正了“组合电路穷举输入能检测所有可测故障”的不准确说法。     

用于电力机车辅助电路接地故障检测的新方法

提出并实现了一种用于电力机车辅助电路接地故障检测的新方法，给出了方法的原理分析和软硬件具体实现。该方法使用无源检测方式通过一个智能模块进行接地故障检测，提高了机车的电气化水平，节约了铁路运营成本。     

基于门限关联度的自行火炮传动箱性能检测方法研究

用振动加速度传感器获取传动箱振动信号,应用统计学方法建立了传动箱标准正常状态模式,然后计算振动信号与标准正常模式的门限关联度,结果表明,所得门限关联度可以反映传动箱当前的性能状况.全部检测过程均在计算机上进行,速度快、可靠性高.     

基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模拟电路故障诊断方法.这种方法采用脉冲信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,应用径向基函数神经网络的分类能力强、学习速度快等优点进行故障诊断.结果显示,基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法学习速度快,故障诊断率高.是一种有效的故障诊断方法.     

基于人工神经网络的数字电路板故降诊断

讨论了故障诊断的原理和方法,介绍了人工神经网络在数字电路板故障诊断中的应用,阐述了采用BP神经网络进行电路板故障诊断的结构.     

大规模模拟电路故障诊断方法研究

根据模拟电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂法的准则,基于BP神经网络提出了一种实用的大规模模拟电路故障诊断方法。该方法能快速有效地进行故障定位,具有测前工作量小、工程实践性强等优点。     

基于最大故障信息量的电路板故障搜索

某型导弹地面发控电子装备采用集中控制管理的工作模式,在使用与维修中,检测到电路板级的维修是最终级的。电子装备电路板集成化程度和元件的密集度较高,拆装不便,受环境影响故障监测信息获取难度较大。基于此,文章采用电路仿真软件,对电路板软、硬故障仿真测试,基于最大故障信息量诊断准则,建立了故障搜索诊断树。该方法充分利用诊断信息,每步搜索按故障特征信息量最大的特征进行,动态地调整故障搜索路径,能实现具有惟一性的最佳搜索寻因定位故障。     

基于DSP的电路故障检测平台研究

为了克服传统电路故障诊断平台应用和普及的不便,根据电路故障诊断系统的特点,搭建实现了基于DSP芯片TMS320C5416的检测平台,测试结果显示了该系统平台软硬件的实用性.     

基于CEEMDAN与自适应阈值降噪的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信息受到噪声污染而难以识别的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和自适应阈值降噪(CEEMDAN-ATD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行CEEMDAN分解;其次利用灰色关联分析法(GRA)筛选出噪声主导和信号主导的分量;然后对噪声主导分量分别进行自适应阈值降噪(ATD)处理,并与信号主导分量进行重构;最后通过分析重构信号的Teager能量谱实现滚动轴承故障的识别。采用凯斯西储大学轴承数据对所提方法进行验证,并与完全总体经验模态分解-自适应阈值降噪(CEEMD-ATD)和CEEMDAN-小波阈值降噪(CEEMDAN-WTD)2种方法作比较,结果表明,所提方法表现出较好的自适应性和去噪效果,能够较好地服务于滚动轴承故障诊断。     

基于传感器故障检测的阈值选取原则的研究

随着现代科学技术的发展,各种类型的自动控制系统得到了广泛应用,与此同时,控制系统的可靠性问题也引起了极大的重视.根据残差信号的特点,综合了几种阈值选取的原则,并分析了求取阈值最优值的方法.给出的方法具有一定的准确性,可以在生产实际中作为参考.     

基于AMD和小波阈值去噪的电机轴承故障诊断

轴承是异步电机常见故障类型中发生故障概率最大的部件.谐波法是目前轴承故障诊断的常用方法,想要准确的获取故障特征谐波分量,需要对故障信号进行去噪预处理.针对故障信号提取特征频率的噪声干扰问题,结合电机轴承故障机理分析,提出运用解析模态分解(AMD)算法和小波阈值去噪算法相结合的谐波检测方法来提高电机轴承故障特征谐波分量提取的准确性.实验结果表明,所提方法能够准确的提取故障信号的特征分量,可有效提升故障诊断的准确性和可靠性,降低了电动机故障发生概率.     

基于导纳矩阵分解的非线性电路故障诊断

提出了一种非线性模拟电路故障诊断新方法.利用矩阵理论的Woodbury公式分解扰动电路的导纳矩阵,推导出非线性元件端电压跨越其工作区间的上折点电压或下折点电压时,扰动元件参数的偏移量和可及测试节点的电压值.利用该方法对非线性模拟电路进行故障诊断,由可及测试节点的电压测试值,诊断出扰动元件参数的偏移量和非线性元件的工作区间.     

基于BP神经网络与瞬态响应分析的电路故障诊断技术

论文研究了基于模式识别原理的人工神经网络电路故障诊断方法,结合仿真技术,应用瞬态响应分析把数模混合信号电路中数字电路部分与模拟电路部分统一进行诊断,探讨了模拟电路和数字电路特性相差太大难于诊断的问题。针对具体电路,利用MATLAB神经网络工具箱对电路进行仿真,结果表明,利用所提出的实现方法对模拟及数模混合电路进行了较准确的诊断,达到了预期的目的。     

基于DSP的模拟电路故障诊断系统的设计

利用DSP运算能力强、精度高等特点,选用一款新的DSP芯片TMS320F2812,设计出完整的模拟电路故障诊断系统,实现了基于DSP的模拟电路故障诊断系统.介绍了硬件设计和软件设计两部分.