电子线路可靠性容差分析方法及其应用

设计电子线路时,要进行可靠性设计就必须要先进行容差分析,由于故障诊断有着比较特殊的形式,因此必须要提高容差形式在整个控制环节中的应用情况,科学、及时的分析干预形式,使得电子产品的设计水平以及质量得到提升.可靠性设计中,容差分析是比较先进的技术,是可靠性设计的重要发展方向.提高控制环节中干预形式的重视程度,保证设计的稳定.本文就电子线路可靠性容差分析方法及其应用进行简要的阐述与研究.     

强激光设施能源系统电路的容差设计与分析

系统可靠性设计使用电路容差分析技术来保证电路特性获得稳定而可靠的输出，对于稳定性和可靠性要求高的系统进行容差分析尤其必要。能源系统作为惯性约束聚变(ICF)激光装置的重要组成部分，其可靠性直接关系到激光装置的稳定运行。能源系统电路的容差设计与分析，是激光装置可靠性设计分析必不可少的工作项目之一，对提高能源系统的可靠性进而保证整个激光装置的稳定运行具有重要意义。给出了能源系统电路设计图及其规定功能，然后在对容差设计模型进行一般性描述的基础上，利用随机优化设计方法，建立了能源系统电路容差设计随机优化模型，并对模型的设计变量、随机参数、设计准则、约束条件等进行了详细说明，最后给出了计算机仿真方法求解模型的流程及模型的可行解集。     

非线性容差子网络级故障的识别方法

研究非线性容差网络的故障诊断是实际工程迫切要求解决的课题,也是故障诊断理论走向实际应用的关键。在文献[1,2]的基础上,提出了一种判别非线性容差子网络级故障的新方法。论述了该方法的基本原理,给出了故障诊断仿真实例。仿真结果表明,这种方法对非线性容差网络的故障诊断是有效的。     

一种精确计算容差网络的新算法

论述了应用Markov区间迭代法对含有容差的网络进行节点电压分析。文中首先介绍Markov区间选代法的基本方法，然后把这种方法应用于容差网络的节点电压计算，并把计算结果与Hansen迭代法进行比较。结果表明，这种方法具有较高的计算精度，它不仅能够用于电路的分析而且也能够用于容差网络的故障诊断。     

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。     

电子电路可靠性容差分析方法及标准

电子电路是电子系统的重要组成部分,其可靠性对整个电子系统的可靠性具有很大影响.容差分析是可靠性设计的基础,是提高各类电子系统的设计质量.保证其工作稳定性和可靠性的重要手段.介绍了当前主流的电子电路可靠性容差分析方法的基本原理.应用状况以及标准化现状.并预测了该领域的发展方向.     

直流-直流变换器的可靠性设计

阐述了直流-直流变换器可靠性设计的基本技术,包括元器件的控制、降额设计、简化设计、冗余设计、电磁兼容设计、容差分析、故障模式影响与危害性分析、可靠性关键项目的确定等。这些技术是保证直流-直流变换器在轨正常工作以及实现其现场可靠性指标的重要途径。设计人员掌握并运用这些技术对提高直流-直流变换器产品的质量具有重要意义。     

专用集成电路的容差设计

专用集成电路的容差设计电子工业部第１４研究所丁定浩１电路容差设计的目的与意义电路的容差设计，是指在组成电路的元件参数精度等级一定的条件下，能使电路输出响应偏差最小的电路设计技术。它不仅是可靠性设计中保障电路性能参数保持稳定的主要设计手段，而且是提高生...     

电子线路可靠性容差分析方法及其应用的研究

电子线路是电子系统的组成部分，其可靠性对整个电子系统的可靠性具有很大影响。本文介绍了两种电子线路可靠性容差分析方法（区间分析法和仿射分析法）的基本原理，采用区间分析法和仿射分析法对模拟二阶带通滤波器进行了可靠性容差分析，仿真和实验结果表明：区间分析法和仿射分析法在二阶带通滤波器可靠性容差分析中的应用是有效的；仿射分析法的估计区间比区间分析法的估计区间更接近实际区间，即仿射分析法优于区间分析法。     

容差网络故障诊断中的误差分析

在用双向能量正交法对网络进行故障诊断时，网络的空差会影响结果的准确性。本文分析了由网络容差所造成的误差，给出容差所造成的能量误差的一个上界。在容差统计特性已知的情况下，对判别其偏差是否由故障引起的一个概率上的估计。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于模拟电路故障诊断的神经网络方法。这种方法利用小波分解、数据标准化、主成分分析对输入数据进行预处理,采用k个神经元输出的前馈神经网络结构进行有效训练。该方法检测和识别故障准确率高,系统的鲁棒性和稳定性强。     

数控机床多故障诊断专家系统设计

系统以数控机床的数控系统为分析对象,结合某数控公司提供的故障分析手册和积累的案例以及参照该公司故障诊断专家给出的诊断方法,学习其他的专家系统的成功经验,设计了一套数控机床图形化多故障诊断系统.文中介绍了数控机床故障诊断专家系统中的一个故障诊断的方法,它具有多故障诊断的能力,可以图形化辅助诊断过程.开发了一种新的匹配算法,它是由最近相邻算法根据本系统的实际情况而开发的一种新算法.对于多故障诊断,系统采用化多故障为单故障处理的方法.开发了图形化辅助诊断功能,提高了诊断系统的实用性.开发了针对数控机床故障诊断的自学习功能,实现了故障诊断的经验积累.     

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.     

小波包分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述了小波包分析的基本原理及其用于故障特征识别的机理,研究了小波包分析在旋转机械故障诊断中的应用。由于此技术能够从复杂的信号中有效地提取微弱的故障特征信号,因此与小波分析相比,分析更为精细简单。实例采用小波包原理对一类旋转信号进行分解重构后,成功地提取了故障特征,体现了小波包分析的优良特性,其结果证明了该方法是行之有效的。     

Fault diagnosis of electronic system using artificial intelligence

With increasing system complexity, shorter product life cycles, lower production costs, and changing technologies, the need for intelligent tools for all stages of a product's lifecycle is becoming increasingly important. The purpose of this article is to give a brief review how AI has been used in the field of electronic fault diagnosis. Topics discussed include: rule-based diagnostic systems; model-based diagnostic systems; case-based reasoning (CBR); fuzzy reasoning and artificial neural networks (ANN); hybrid approaches; IEEE diagnostic standards and automated diagnostic tool future developments.     

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。     

模拟电路k故障诊断理论的数学模型

故障诊断理论是模拟电路故障诊断理论的一个重要分支。现已提出的k故障诊断方法有支路法、节点法、割集法、回路法以及网孔法,这些方法都能较好地完成故障定位与故障定值,并在可测性设计方面有了较大的发展,但是这些方法还没有一个统一的理论模型。本文对这几种方法进行了总结和概括,提出了k故障诊断理论的统一数学模型,这项研究工作的目的是为了加强k故障诊断理论的系统性和严密性,并为更深入的研究和实践提供了理论依据。     

基于量子粒子群优化的BP神经网络的汽轮机振动故障诊断研究

为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。     

SVM技术与ANN方法对旋转机械故障诊断性能的比较

论述了基于支持向量机故障诊断技术的基本原理；介绍了传统的基于人工神经网络的故障诊断方法；以旋转机械故障诊断为例对两种诊断方法进行了比较，实验结果表明，与神经网络相比，基于支持向量机的故障诊断方法在训练速度、诊断精度、可靠性等方面都表现出了优越的诊断性能。     

基于模式识别进行模拟电路故障诊断的方法

本文运用故障树分析法对模拟电路进行分析，按照电路结构对其按树枝形逐级划分建立故障集；将模式识别理论中的隶属函数法以及近邻法推广到可以进行模拟电路的故障诊断．讨论了该方法的原理以及建立字典进行诊断的方法，并给出了仿真实例。