模拟电路故障诊断的PSpice与Matlab仿真分析研究

根据模拟电路故障诊断中的测前模拟诊断SBT法,本文采用PSpice对待测电路CUT故障进行模拟仿真,通过小波包分析和信息熵方法提取故障电路输出信号的特征向量,利用Matlab设计的神经网络算法构建故障分类器并对电路故障进行识别与诊断。仿真实验结果表明将PSpice与Matlab相结合的诊断方法能够有效地诊断模拟电路故障,为模拟电路故障诊断的教学和科研提供参考。     

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.     

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。     

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。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

模拟电路智能故障诊断系统的设计研究

模拟电子技术作为重要设备、重要技术发挥着重要的作用，其电路集成度日益增高，主要体现在一些电路内部节点存在不可及性。基于神经网络、专家系统以及模糊技术进行有机的结合，将其各自的优势融合在一起，形成优势互补，最终以寻求集成智能为核心的有效的诊断措施，使得模拟电路智能故障诊断系统设计呈现出重要性。文章就模拟电路故障诊断技术的发展现状以及模拟电路智能故障诊断系统的设计进行了深入的分析和探讨。     

现代模拟电路智能故障诊断方法研究与发展

对系统可靠性和经济性要求的提高使得模拟电路故障诊断的重要性日益凸显。首先在介绍了模拟电路故障原因及分类的基础上,详细分析了模拟电路故障诊断的特点。针对传统诊断方法的不足之处,介绍了基于人工智能和现代信息信号处理的现代故障诊断方法,包括专家系统诊断方法、神经网络诊断方法、模糊诊断方法和基于核的诊断方法,同时系统地分析了每种方法的基本原理、优缺点、研究进展和典型应用。最后探讨了目前模拟电路故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向。     

模拟电路故障诊断中最优特征提取方法的研究

传统的模拟电路故障诊断方法有很多种,传统方法诊断的成败主要取决于模拟电路故障诊断的优化模型,而且模型一旦确定就无法更改,缺乏诊断的灵活性。本文将主要对模拟电路故障诊断中的最优特征提取方法进行研究。     

电力系统数据采集接口电路隐藏故障诊断方法

传统方法存在一定局限性,难以完全准确地检测隐藏故障。为解决这一问题,本次研究提出并设计了一种电力系统数据采集接口电路隐藏故障诊断方法。首先,对数据采集接口电路进行排查,获取测量电路的故障电流值,并提取出数据采集接口电路隐藏故障的特征。然后,建立了一个电力系统数据采集接口电路隐藏故障诊断模型。最后,利用该模型对数据采集接口电路的隐藏故障进行诊断。同时,还通过分析电力系统数据采集接口电路的运行电磁谐波情况,进一步诊断接口电路的隐藏故障。对比实验结果表明,相比传统方法,所提出的方法在隐藏故障的诊断准确性方面有着更高的水平,具有较强的推广价值。     

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BP神经网络的模拟电路诊断系统研究

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,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性.     

基于LMD和SVM算法的模拟电路故障诊断

对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种局域均值分解(LMD)与SVM相结合的新算法。该算法运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),通过提取电路正常和故障状态的特征,运用SVM对其分类,获得诊断效率。仿真实验结果表明,该方法对模拟电路的故障诊断精度达到98%以上,适用于模拟电路的故障诊断。     

基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

在大规模电路中，模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题，提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取，通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合，对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优，将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明，FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了8.91 s,单故障诊断准确率可达97.2%,比SSA-ELM和ELM分别提高了1.9%和2.8%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了0.4%和1.0%。该故障诊断方法准确率高、耗时短，具有较强的模拟电路故障检测能力。     

现代模拟电路故障诊断新方法

介绍了模拟电路故障诊断技术的发展历史及现状，探讨了基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论的模拟电路故障诊断新理论和新方法。同时，重点介绍上述各种方法的基本原理和优缺点，分析存在的问题，最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

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。     

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.     

基于小波神经网络和相位差的模拟电路故障诊断

根据模拟电路中存在噪声的问题,提出利用相位差来进行故障诊断。通过正常模式和故障模式下相位差和幅值差的特征提取,建立故障字典。然后利用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。通过实例证明,该方法不但诊断准确,而且很切合实际模拟电路。     

智能BIT航空综合系统故障诊断技术研究

本文运用智能BIT技术对飞行器航空综合系统进行分析与建模设计,完成其故障因素与成因分析,结合多种基于知识库的故障诊断方法,运用模糊诊断技术,针对航空发动机空中停车故障,建立及故障假设模型,通过选取故障成因与对应故障征兆隶属度矩阵模型。运用VB工具自行开发故障诊断软件并模拟实现其诊断过程。该故障诊断模拟软件设计具有可移植性和可扩展功能,具有实际应用价值,可为机务维修快速诊断提供技术平台与支持。