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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

模拟电路的融合智能故障诊断

随着我国电力系统建设不断完善,各项技术不断革新,电力系统的故障处理方法也越来越多。本文采用神经网络、遗传算法以及模糊理论等完成电路的融合智能诊断,为确保电力系统的安全运行提供保障。本文主要采用模糊积分融合法来对模拟电路进行融合故障诊断,并且在本文之中采用BP网络算法来对故障进行诊断,希望通过对模拟电路的诊断方法进行研究为模拟电路的故障诊断提供借鉴和参考。     

模糊多级融合技术在化工故障诊断中的应用

为提高化工故障诊断的可靠性,文章提出一种基于模糊多级融合的故障诊断方法,在传统模糊信息融合故障诊断的基础上,将各诊断方法的局部诊断结果重新融合后再进行系统的全局故障诊断,同时根据模糊融合方法的实现需求提出评价系统,对权重值进行修正,从而提高故障诊断的快速性与准确性。通过实例分析表明该诊断模型的可行性。     

基于RS-PSO-SVM集成的模拟电路软故障诊断

针对模拟电路软故障诊断准确度不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)集成的模拟电路软故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对采集的模拟电路软故障特征信息进行维数约简,然后利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,以提高支持向量机分类器的诊断性能,最后进行故障诊断。对四运放双二次高通滤波器进行仿真,实验结果表明,基于RS-PSO-SVM集成的模拟电路软故障诊断方法是有效的。与其他常用方法相比,该诊断方法具有更好的故障诊断性能。     

一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法

小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。     

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。     

A New Analog Circuit Fault Diagnosis Method Based on Improved Mahalanobis Distance

This paper presents a new analog circuit fault diagnosis method based on improved Mahalanobis Distance. The Mahalanobis Distance is improved according to the characteristics of analog circuit, and then introduced into analog circuit fault detection. First, the circuit testability was analyzed, and the relation of ambiguity groups was determined on the basis of the test matrix, and then the separable potential faulty components under the assumption of single fault were also determined. Finally, the suspicious components could be classified using the improved Mahalanobis Distance according to the feature values of the test points, so as to reduce the number of classes and enhance the speed when classifying faults. The experiment shows that the method can achieve fast analog circuit fault diagnosis and better results of analog circuit diagnosis detection.     

一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法

文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。     

基于高阶累积量和改进BP神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于信号处理领域的高阶累积量诊断模拟电路故障的方法。从待测电路的输出终端提取原始信号,求出其峰度和斜度作为故障特征向量,然后输入给改进的BP神经网络进行故障诊断。对于故障特征向量的构造,相对于一般的以二阶统计量为基础的主元分析方法(PCA),高阶累积量的引入更多的考虑了被PCA所忽略的信息。诊断实例表明该方法生成的故障特征向量,具有高的识别率,诊断精度大大提高。     

基于ELM网络的模拟电路故障诊断

由于模拟电路的非线性、易受外界干扰等因素,模拟电路的故障在设备总故障中占很大的比例。因此,对模拟电路的故障诊断技术进行深入研究具有很重要的意义。文中针对雷达电路的故障进行快速有效的特征提取,采用神经网络中ELM网络建立诊断系统结构,并通过对具体电路的仿真,输出ELM网络的诊断结果。实际应用表明,该系统具有操作简便、诊断精度高的特点,达到了设计要求。     

模拟电路故障诊断的小波神经网络方法

利用小波和改进型BP神经网络相结合的方法,进行模拟电路故障诊断;通过分析被测电路的冲激响应,来识别电路中的故障元件;用小波对冲激响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取特征信息作为神经网络的输入而进行分类。该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间。实验仿真结果表明:该方法能准确实现故障定位且准确率高。