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.     

一种新的基于神经网络的模拟电路故障诊断系统

介绍了基于BP神经网络(BPNN)进行模拟电路故障诊断定位的理论,设计并实现以数字信号处理器(DSP)为核心的故障诊断系统.该系统采用模块化设计,具有扩充方便、高速采样的特点;将采样数据构成故障特征向量,利用BP网络训练这些特征向量并进行故障模式分类,实现模拟电路及PCB故障诊断.并给出了PCB板的故障诊断硬件结构及对单软和双软故障的诊断设计方法.     

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。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜,而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合于判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。本文将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

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.     

基于神经网络方法的模拟电路故障诊断研究

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜;而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法,应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

子网络级模拟故障诊断的神经网络实现

利用容差模拟电路节点电压灵敏度序列守恒定理,得到了模拟电路元件的软、硬故障统一样本。然后利用统一样本集训练BP神经网络,并将神经网络用于子网络级模拟故障诊断。实例验证表明,软、硬故障统一样本集使得用于神经网络训练所需样本数目大大减少,但经过训练的神经网络可以诊断容差模拟电路的全部软、硬故障,而且诊断正确率较高。     

基于CPLD和BP算法的模拟电路故障诊断

由于模拟电路故障诊断本身的复杂性,目前已提出了很多相关的理论和算法。文中采用一种理论上比较成熟的人工神经网络BP算法,利用CPLD运算速度快、接口灵活等特点,提出了按层次化的设计方法建立神经网络的硬件模型,构造了基于CPLD的BP神经网络,并在此基础上实现了模拟电路故障诊断算法,相对于传统的故障字典法速度更快、效率更高。     

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。     

改进的BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

介绍了应用小波变换法与BP神经网络相结合实现模拟电路故障诊断的方法。应用小波变换法作为故障信号的预处理器,提取故障特征量,减小了BP神经网络的规模。该方法提高了神经网络收敛的速度以及故障类别识别的准确度,具有一定的应用价值。     

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。     

模拟电路故障诊断的小波包预处理神经网络改进算法

提出了基于小波包预处理的神经网络模拟电路故障诊断方法的两种改进方法:最优小波包变换(OWPT)预处理和不完全小波包变换(IWPT)预处理BP神经网络算法。首先对模拟电路的响应信号用这两种方法进行预处理,然后计算预处理后信号各个频段上的归一化能量,把归一化的能量作为训练样本送给BP网络进行训练,有效减少了BP网络的输入节点和隐层节点的个数,从而减小了神经网络的规模,降低了计算的复杂度,加快了网络的训练和收敛速度。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

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。     

电视电路直流故障的BP网络快速诊断

测后诊断速度和诊断精度是电视直流故障诊断性能的重要衡量指标。文中将神经网络的自学习和分类技术应用于电视电路的直流故障诊断之中 ,并把反向传播BP网络训练成一个故障学习库。考虑到元件参数容差对诊断的影响 ,文中提出了优选训练样本的具体方法。此外 ,为实现快速诊断 ,重新定义了BP网络输出误差函数 ,提出了可变步长的快速选择方法。同时通过仿真实验证明了这些措施的实施能实现了电视直流故障的快速准确诊断     

基于BP神经网络的大规模电路模块级故障快速诊断方法

根据大规模电路故障诊断网络撕裂法和交叉撕裂搜索方法,采用基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP神经网络)记载多次撕裂信息,提出了一种新型基于BP神经网络的大规模电路模块级快速诊断方法。该方法能快速有效地并行处理定位故障模块,具有测前工作量小,实时诊断性强等优点。     

基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法

主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP算法相结合的GA—LMBP算法。通过诊断实例．比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA—LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率。     

基于神经网络与证据理论的模拟电路故障诊断

论述了利用多类电量测试信息、应用神经网络与D-S证据理论实现模拟电路故障诊断的基本原理,提出了一种基于可测点电压与不同测试频率下的电路增益经决策层信息融合的故障诊断新方法.分别利用此两类测试信息,各用一个独立的改进BP网络对电路进行初步诊断,再运用所提融合诊断算法实现故障定位.模拟实验结果表明:所提方法对硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障定位准确率高.     

模拟电路故障诊断中的特征信息提取

在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。