基于仿真的通用模拟电路故障知识获取平台

故障知识获取是基于知识的模拟电路故障诊断方法的瓶颈问题。总结了通过故障仿真获取模拟电路故障知识的一般过程，简要描述了知识获取自动化的方法，提出建立通用模拟电路故障知识获取平台的方案，并对其主要组成部分和功能进行了详细描述。该平台能自动穷举电路所有可能的故障，调用外部电路仿真软件进行仿真，从仿真结果提取故障知识并加以简化，形成结构化的故障知识库。实验结果证实其可行性。     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

基于可传递置信模型的模拟电路融合诊断方法研究

本文提出了一种有效的基于可转移置信模型的模拟电路故障融合诊断方法,解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容等问题。该法首先采用所提出的电路温度故障信息的提取规则,将获得的温度故障信息输入隶属度函数进行故障预识别,再结合基于可测点电压神经网络故障预识别结果,利用可传递置信模型进行电路融合诊断。通过具体电路实验仿真,表明了该方法的有效性,提高了模拟电路融合诊断准确率。     

模拟电路仿真与故障字典生成方法

针对模拟电路故障诊断需求，对模拟电路仿真和故障字典生成的实现方法进行了研究。首先，设计软件实现总体结构，从软件界面层、运行层、数据访问层、数据层等方面搭建过程中需要的电路知识管理、工程管理、电路仿真设置、仿真运行、故障字典生成和辅助故障诊断等功能框架；进而通过创建被测电路仿真原理图、新建仿真工程、仿真设置、故障注入等详细设计，实现被测电路的功能仿真和故障仿真；然后根据仿真结果，利用故障字典生成器生成所有故障模式下的整数编码故障字典；最终辅助诊断功能，验证故障字典是否可用。通过对演示板12个故障注入后的仿真数据做故障字典生成训练，并完成了对实测数据的故障定位，验证了该方法的可行性，为模拟电路故障诊断提供了实用的测试方法和手段，具有较好的实用价值。     

一种推挽式电路故障诊断方法的仿真研究*

提出了基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法。先仿真得到各种故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Daubechies小波变换获取多尺度低频系数和高频系数,并对小波系数进行处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定了推挽式电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于仿真数据的神经网络故障诊断方法

针对某些模拟电路的历史故障信息,专家知识及其诊断经验难以获取的状况,提出了一种基于仿真数据的神经网络故障诊断方法.通过使用PSpice电路仿真软件模拟实际电路,生成训练样本训练神经网络,从而建立了电路的输出响应与电路中元件实际值之间的映射.以电路的输出响应和技术指标为判断依据,诊断电路的当前状态,定位故障元件及其偏差.最后以带通滤波器电路为例,对整个过程进行了仿真试验,验证了方法的可行性.     

基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法

提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL SVM的参数,以此建立起DCQGA SMKL SVM故障诊断模型,用于模拟电路故障诊断。双二次滤波器电路与四运放二阶高通滤波器电路作为仿真测试电路,仿真测试结果表明,提出的故障诊断方法实现了模拟电路故障诊断,相比于DCQGA SVM模拟电路故障诊断方法,诊断正确率更高。     

一种容差模拟电路的分级故障诊断方法

提出了一种基于分级故障字典的容差模拟电路故障诊断方法;在测前首先对待诊断电路进行最坏情况分析得到容差电路输出电压的正常区间,并存为第一级故障字典用于电路故障检测;再利用节点电压灵敏度序列作为故障特征建立用于定位故障元件的第二级故障字典;最后通过测前划分元件参数的七段式仿真建立用于故障元件参数区间识别的第三级故障字典;在测后实施故障诊断时可根据需要依次查阅字典,检测电路故障,定位故障元件及识别故障元件的参数区间;该方法能够提高测后故障诊断的效率,在实际应用中具有一定的参考价值;最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于电路仿真的故障知识获取研究

本文利用电路软件Multisim2001对某型导弹发射车的电控系统电路进行仿真,通过仿真获得导弹发射车的电控系统电路的故障参数,获取功能-故障之间的对应关系,建立智能诊断专家系统知识库,为解决专家系统知识获取的“瓶颈”问题提供一个新的思路。     

基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究

针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点，提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号，利用小波变换对检测信号进行预处理，基于主成分分析对特征矢量进行降维，根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络，用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障；通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性，实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。     

约束分段仿射系统的鲁棒一步预测控制

针对一类具有附加有界扰动的离散时间约束分段仿射系统,提出了一种鲁棒低复杂性的模型预测控制方法,即鲁棒一步控制。首先,基于最大鲁棒正不变集,计算系统的最大鲁棒可稳定集并作为第一步预测状态的约束集,使得产生的滚动时域控制器可以在较小的预测时域内控制最大鲁棒可稳定集。然后,在最大鲁棒正不变集外,通过构建线性矩阵不等式来寻找而二次李雅普诺夫函数以证明其鲁棒稳定性。两个步骤分别确保控制器的可行性和闭环系统的鲁棒稳定性。大量的仿真例子表明,和已有的控制方法相比,所得的鲁棒一步控制器具有更低的复杂性。     

Delay-fault diagnosis by critical-path tracing

A delay fault diagnosis process consisting of simulation of the fault-free circuit with a four-valued logic algebra and critical-path tracing from primary outputs to primary inputs is presented. An alternative to fault simulation, the method requires no delay-size-based fault models and considers only the fault-free circuit. A sensitivity analysis process for improving diagnosis accuracy is also presented     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法

针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题, 提出了一种新的故障诊断方法——成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂, 得到低维度的故障特征向量; 基于模式识别思想, 选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器, 隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验（multiple-test-condition, MTC）和交叉撕裂搜索法相比, 该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。     

电子部件故障诊断的Dempster-Shafer信息融合算法

针对电路故障元件诊断的不确定性问题,给出了光电雷达电子部件故障定位的多传感器Dempster-Shafer(DS)信息融合方法.通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压,得出了DS证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配,再分别利用利用模糊规则和DS联合规则得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件.单传感器诊断与融合诊断的结果比较说明多传感器融合算法具有较高的准确性,而模糊融合算法与DS算法的结果比较则说明DS算法在故障诊断方面更具有优越性.     

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D-S融合的电子电路故障诊断研究

根据电子电路故障元件诊断的不确定性问题,给出了多传感器D-S信息融合实现电路故障诊断的方法。通过检测电路工作时电子元件的温度和关键点电压两方面数据信息,得出两传感器对各待诊断元件的信度函数分配。再利用D-S联合规则结合模糊逻辑理论,得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件。实验结果说明:多传感器融合算法具有较高的准确率。     

基于数据融合的高压断路器故障诊断方法研究

为了提高高压断路器的故障诊断水平,对采用D-S证据理论将不同类型传感器获得的信息进行数据融合的方法进行了研究,并将其运用到高压断路器的故障诊断中。实例分析结果表明,D-S证据理论能够提高高压断路器故障诊断的进度、准确性和可靠性,并且融合的数据越多,故障诊断的可靠性越高。该方法具有普遍适用性。     

基于小波分析的转子绕组匝间短路故障诊断方法

分析了汽轮发电机发生转子绕组匝间短路故障时的电磁特性,提出了基于小波分析的故障检测与诊断方法.这种方法是在探测线圈法的基础上,将小波变换用于突变信号的检测,对气隙中感应电动势信号的奇异特征进行提取,根据这些奇异特征,可实现对发电机转子绕组匝间短路故障的检测及故障点的定位.仿真分析表明,该方法适用于故障信号的奇异特征提取,适合于汽轮发电机转子绕组匝间短路故障的在线检测.