遗传小波神经网络故障字典在模拟电路故障诊断中的应用

以神经网络、小波分析和遗传算法等为代表的智能诊断技术,是故障诊断技术发展的一个重要方向。以传统故障字典法、BP神经网络、小波分析和遗传算法等基本原理为基础,将神经网络、小波分析和遗传算法与故障字典结合,用小波分解预处理故障信号提取故障特征,用遗传算法优化BP神经网络的结构和权值,对基于遗传小波神经网络的故障字典在模拟电路故障诊断中的应用进行研究,并结合实例验证其实际使用性能。     

基于混沌神经网络的供配电系统故障诊断

基于混沌神经网络的供配电系统故障诊断,采用引入动量项和混沌映射的改进BP算法.先分析系统典型故障,建立典型网络模型.在BP算法中加入动量项和混沌映射,选择神经网络初值.再进行学习训练,分别给训练后的子网络输入现场采集的装备数据,通过网络直接获得故障诊断结果.     

基于图论模型的模拟电路故障可测性分析

利用拓扑结构建立模拟电路故障诊断图论模型,讨论了基于图论模型的模拟电路故障可测性,用香农信息熵对测点上电路故障状态的不确定性进行了定量描述,依据可测节点处提供的故障信息量大小,给出了模拟电路中部分测试节点不可及情况下确定最优故障检测点方法。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于液体状态机的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障特征难以识别的问题,结合液体状态机神经网络的特点,从模拟电路故障特征样本获取和故障模式识别两方面入手,提出一种基于液体状态机的模拟电路故障诊断方法。该方法利用 Matlab 和 PSpice联合仿真,实现大量故障样本数据的自动获取,采用液体状态机进行故障模式的分类,并对两级阻容耦合放大电路的故障诊断实例进行仿真。仿真结果表明：该方法和目前应用最广泛的 BP 神经网络相比,故障识别准确率会有所下降,但训练时间远小于BP神经网络,且泛化能力强,对模拟电路故障诊断研究有一定的实际意义。     

神经网络技术在雷达电路故障诊断中的应用

简要介绍了雷达电路故障模式和BP神经网络的算法,针对雷达故障诊断的复杂性,提出了采用神经网络技术实现雷达的故障诊断。并以典型故障为例,设计了一个基于BP网络的故障诊断系统,通过实际仿真和应用,取得了较好的效果。     

基于诊断信息流的弹头姿控系统地测设备故障诊断

从故障诊断的角度分析弹头姿控系统地测设备的原理,建立了电路的诊断信息流模型.该模型反映了试验间及试验与故障之间的观察关系,提高了故障诊断的效率.基于该模型的故障诊断系统可以把故障定位到可替换的元件或插件板,为复杂电路系统的故障诊断提供了新的思路.     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

模拟电路故障诊断有故障字典法、故障参数识别法、故障验证法。小波神经网络可避免MLP等神经网络结构设计的盲目性，具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、能有效避免局部最小值问题等优点。随着小波理论和神经网络理论的不断发展，小波神经网络将日益成熟应用于模拟电路故障诊断领域。     

潜艇指控系统故障诊断技术研究

介绍一种以潜艇指控系统电路板作为被测对象故障诊断技术，对指控系统电路的测试由布尔差分法产生可检测和可区分故障的测试向量．采用模拟开关菊花链连接方式实现多通道多类型测试激励信号的生成和响应采集。运用该技术设计的自动测试仪可对某型潜艇指控系统各种类型电路板进行测试和故障诊断。     

基于神经网络的机载导弹电路故障诊断

提出了一种采用 BP 神经网络诊断机载导弹电路故障的新方法。介绍了故障诊断的原则及 BP 网络的算法,并给出了仿真实例。实验证明所提出的方法是有效可行的。     

基于灵敏度分析的模拟电路故障特征优化

研究了灵敏度分析在模拟电路故障诊断中的数据压缩及特征优化中的应用，利用神经网络的非线性映射和学习推理的优点，提出了基于特征灵敏度的特征向量优化方法。通过对模拟电路的频响参数分析，比较输入特征向量的分类能力，减少输入数据冗余和降低向量维数，实现特征向量的优化。对标准电路的仿真结果表明：该方法与优化前的诊断准确率相近，能够实现模拟电路故障特征优化。     

基于改进BP神经网络的模拟电路故障诊断研究

根据BP神经网络特点，提出对BP神经网络改进的方法，并以某负反馈放大器为例，采用改进后的BP网络进行故障诊断，步骤包括：故障特征向量提取、原始数据归一化处理、BP网络设计与训练。结果表明，在MATLAB7．1中运用神经网络工具箱中函数进行仿真，能有效进行故障识别、改善神经网络结构、提高故障诊断精度和速度。     

基于BP神经网络的火炮反后坐装置故障诊断

火炮反后坐装置的故障诊断,采用3层BP神经网络.通过基于标准梯度下降或基于标准数值优化的改进算法,同时考虑算法本身性能,及问题复杂度、样本集大小、网络规模、网络误差目标和所要解决的问题类型.并以解析算法的部分计算结果作为神经网络学习样本集,由相关方程式算出样本库内的故障现象及与故障原因相对应的训练样本,完成故障诊断.     

车辆电气系统智能故障诊断仪的研制

车辆电气系统智能故障诊断仪由电参量、继电器状态、发动机起动和蓄电池测试电路,信号调理板、数据采集卡、工控机组件及专家系统组成.设置扫描方式、采样频率和点数并进行A/D转换后,通过程序可绘制起动电流、电压曲线,计算起动时间,单位时间内电池端电压变化率及蓄电池剩余电量.基于诊断基元和产生式规则的专家系统,根据初始故障现象找出最底层故障基元,通过多层正反向混合推理实现故障最终定位.     

基于改进算法的BP神经网络在故障诊断中的应用

BP神经网络凭借其自身的优势被广泛的应用于故障诊断领域,本文介绍了有动量梯度下降法的BP神经网络,在分析故障诊断机理的基础上建立了BP神经网络模型,然后通过模型对某型装备进行故障诊断,并运用Matlab软件进行仿真得出结果。     

PLC控制系统的故障诊断技术

PLC控制系统故障诊断包括外设、系统和硬软件诊断.其块堆栈、中断堆栈和局部堆栈通过系统自诊断可自动生成各部分状态,经编程器读写状态字和控制字能判断系统故障原因和部位.调用编程器的状态测试、输入/输出信号、与内存比较可实现PLC自诊断.输入开关、输出指示灯用直接检测法检测.在系统初始化程序中插入键短路检测程序可判断键的故障.首发故障使用程序中定义首发故障标志而诊断.     

基于VXI总线的某型雷达电路故障诊断系统

基于VXI总线的电路板故障自动诊断系统由主控计算机、VXI主机箱及适配器等组成,软件采用用户界面、控制逻辑和数据库三层体系结构.主控机采集电路板数据并比较测试与预期响应信号,利用按功能划分的电路板组合单元模型实现板级故障定位,然后按故障通路中元件的树型结构逐个筛选,用深度优先算法定位到故障元件.并以某型雷达电路板为例,通过描述文件保存电路板初始化与运行环境信息,实现描述文件到诊断模块的转换和故障定位算法.     

装甲车辆远程故障诊断系统

装甲车辆远程故障诊断系统由现场监测诊断、网络传输通道、远程诊断服务中心构成.系统采用B/S结构,应用ASP QLServer2000及Html,JavaScript等建立远程故障诊断网站.先进行现场设备数据采集和状态监测,并故障诊断,然后请求进入诊断服务中心并传至诊断服务器.服务器调用智能系统,并请求数据库服务器和虚拟诊断平台提供支持,对现场状态进行监控和诊断决策.关键技术涉及远程协作网架构、数据库安全保密等.     

基于故障树最小割集的故障诊断方法

用故障树最小割集诊断法诊断装备系统故障,以Faunet算法和模块化构建并简化故障树、求解其最小割集.按重要度大的最小割集优先检测原则检测最小割集,调整最小割集重要度并找出故障源.诊断中输入故障现象,系统自动寻找匹配的顶事件且生成顶事件故障树,求出最小割集.系统的过程诊断由VC可视化程序实现.     

复杂系统VXI测试设备的检测与故障诊断

针对VXI总线测试设备集成度高、系统复杂，状态检测、故障诊断难度大、耗时长等特点，设计一种基于虚拟仪器的自动检测诊断系统。由数据采集与激励，基于规则推理的故障诊断，基于神经网络的故障诊断，以及人机交互子系统和数据库维护与管理子系统组成。实验验证系统检测功能齐全，故障定位准确，可满足VXI测试设备在线检测、诊断的需要。