基于信息融合技术的模拟电路故障诊断

论述了基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法的基本原理,提出了分别基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法.分别利用此两类测试信息及K故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则,得到融合的故障诊断结果.模拟实验结果表明,所提方法大大提高了故障定位的准确率.     

模拟电路故障诊断的信息融合新方法

针对测试信息不足造成模拟电路故障诊断准确率较低的问题,为充分利用有限测试信息,提出一种模拟电路故障诊断信息融合新方法.首先,将采集的故障样本集变换到不同特征空间,然后利用所提出的马氏距离分布熵求取各特征空间的相对优势分类集,在此基础上,定义相对优势属性约简提取各特征空间的局部最佳可分性信息,最后,对基分类器结合所提出的自适应类模糊密度赋值方法进行模糊积分融合.国际标准电路故障诊断实例表明,所提方法能有效提高模拟电路的故障诊断率.     

基于SOFM网络和异质信息融合的模拟电路诊断

大规模集成电路的发展使得传统的接触法测试在某些场合受到了限制．针对其造成的电量测试信息不足的问题,文中融合电量信息和非电量信息作为故障特征信息,应用自组织特征映射（SOFM）神经网络对模拟电路进行故障诊断．提取电路工作时的电压和温度信息作为故障特征信息,经预处理后作为样本输入给SOFM神经网络进行电路故障诊断．通过输出层各神经元的竞争,得到获胜神经元,从而对样本数据进行故障识别分类．仿真结果表明,应用所提融合诊断方法提高了诊断准确率．     

基于人工免疫的PCB电路信息融合故障诊断

印制电路板(PCB)非介入式故障诊断方法,因获取信息有限,存在故障覆盖率低、定位不准等问题。多源信息融合能综合各类信息以提高电路诊断效果。文章提出采用人工免疫网络(AIS)作为信息融合技术的融合算法,实现PCB电路非介入式故障诊断。该方法以电路支路电流信息和节点电压信息为信息源,运用人工免疫系统实现基于特征层信息融合的印制电路板非介入式故障诊断。某实装电流转电压电路故障诊断仿真实验表明:基于多源信息融合的非介入式故障诊断可提高电路故障的覆盖率和定位的准确性。     

光电雷达电子部件的量子神经网络故障诊断算法

针对电路故障诊断时,故障模式之间存在交叉数据的模式识别问题,将多层激励函数的量子神经网络引入多传感器信息融合之中,提出一种基于量子神经网络的多传感器信息融合集成电路故障诊断算法.并将其应用到光电雷达电子设备故障诊断中,通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压两个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用多层激励函数的量子神经网络进行信息融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,提高故障诊断的准确率.     

基于神经网络信息融合技术的模拟电路故障诊断

研究了神经网络信息融合技术在模拟电路故障诊断中的应用。利用BP神经网络建立信息融合中心,对多传感器数据进行融合处理,减少模拟电路故障诊断的不确定性。对标准电路的输出电压与电源电流特征信息,及两者融合信息的故障诊断性能比较,表明神经网络信息融合方法用于模拟电路故障诊断是有效和可行的。     

利用多传感器信息融合技术实现电子装备的故障诊断

在现代电子装备故障诊断中,依靠单一传感器只能完成简单的故障诊断,难以完成复杂情况下的故障的诊断和定位.多传感器信息融合的方法,可以充分利用多传感器之间的互补信息,并且结合故障的先验知识,采用模糊判决的方法,实现故障的快速准确定位.多传感器信息融合的故障诊断方法为电子装备的故障诊断提供了一种有益的尝试.     

基于BP网络的数字电路多故障诊断研究

为了更有效地对数字电路进行多故障诊断，提出了一种利用电路的故障真值表来表征电路在有故障和无故障状态下的特征信息来对电路进行故障诊断的新方法。该方法使用BP型神经网络，运用误差反向传播算法，把从电路中提取的有效特征信息作为样本对网络反复训练，从而实现用单故障对多故障进行诊断的目的。实验表明该方法可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位，为多故障诊断的研究提供了一种新思路。     

应用数据融合实现电子电路的故障诊断

在电路故障诊断中,可通过直流分析、交流分析和灵敏度分析等方法,对电路的故障进行诊断.但由于不同的诊断方法对不同的故障敏感度不同,使得每种方法都带有局限性.为此,本文提出了采用数据融合进行电路故障诊断的新方法,介绍了D-S证据理论算法在电路故障诊断中的应用,给出了具体算法和仿真实例.理论分析和仿真结果表明,将数据融合技术用于电路的故障诊断是可行的.不同的诊断方法提供的信息经多次融合、反复抽取有用信息后,大大降低了判断的盲目性,提高了电路故障诊断的准确性.     

基于DSP的模拟电路诊断系统的实现

以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,深入研究了模拟电路的故障特征提取和故障诊断方法。用TMS320F2812对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,实现了模拟电路软故障诊断。验证了使用DSP实现模拟电路故障诊断系统的可行性。     

基于PCA和PNN的模拟电路故障诊断

为了解决模拟电路故障识别困难的问题,提出一种基于主成分分析和概率神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法对采集到的模拟电路故障信息进行特征提取,将提取的故障特征归一化处理后输入概率神经网络,进行训练和故障模式的分类识别。实验结果表明,该方法是有效的,具有较高的故障诊断率。     

基于小波分解和BP网络模拟电路故障诊断研究

为了高效、准确地对模拟电路故障进行诊断,采用了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数,结合了BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性。将该方法应用到模拟带阻滤波器单一软故障诊断中,仿真结果表明该方法是有效的,而且具有比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多,诊断正确率高的特点。     

基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络的模拟电路故障诊断

该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和隶属度函数。仿真结果表明,此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位,表现出了很好的应用潜力,在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景。     

基于PSpice与LM算法的模拟电路故障诊断方法

采用小波神经网络与Levenberg-Marquardt算法相结合的方法,对模拟电路进行故障诊断;用小波对冲击响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取故障特征信息作为神经网络的输入而进行分类。将PSpice与Matlab结合不但能有效的诊断模拟电路,且在收敛性和故障准确性上有了大幅提高。实验仿真表明,通过该方法构造的样本集训练出的网络稳定性高于传统方法,适用于神经网络。     

基于模糊规则神经分类器的模拟电路故障诊断法

对利用基于模糊规则的神经网络分类器进行模拟电路故障诊断的方法了研究。担子同ＦＲＣ网络模型及其学习算法，它适用于多种类，多规则的分类问题。还探讨了模拟电路故障的一阶及二阶牲概念，并给出了一个用ＦＲＣ进行故障诊断的实例。     

容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现

提出了基于SOFM神经网络的容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现。该方法将网络撕裂法和SOFM神经网络相结合进行故障测试．并运用所设计的模糊逻辑神经网络系统判断测试条件，定位容差模拟电路的子网络级故障。仿真试验表明该方法故障定位精确度高。撕裂迅速，有利于大规模容差模拟电路故障诊断的实现。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦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,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于容差模拟电路故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断一直是一项富有挑战性的研究课题。文章在简要介绍BP神经网络基本原理的基础上,以差分放大电路为例,设计并实现了基于BP算法的模拟电路故障诊断方法,建立了模拟电路故障诊断BP神经网络模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能实现对模拟电路故障的正确诊断。