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1.
非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.  相似文献   
2.
基于模糊线性规划的模拟电路软故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究阐述了一种新的容差条件下基于模糊线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法.通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,确立各个元件的模糊隶属函数,从而建立起模拟电路故障诊断的模糊线性规划方程组.通过求解方程组来确定电路中各元件在一定故障情况下的最小变化量.在容差条件下,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件.从而,兼顾故障元件定位和故障元件参数偏移量确定.实验结果表明,该方法可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内随机变化条件下的软故障诊断.  相似文献   
3.
容差条件下模拟电路软故障的数学规划诊断方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了诊断容差条件下模拟电路软故障,提出一种利用数学规划进行软故障诊断的方法。从电路灵敏度分析入手,建立节点电压增量方程。随后,将节点电压增量方程作为约束条件,将要处理的故障诊断问题转化成为数学规划(mathematical programming,MP)模型并且建立相应的数学规划方程。通过求解这些MP方程,估计待测电路中各元件参数的偏移程度。并由此判断待测电路中是否存在故障元件。  相似文献   
4.
针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法.首先以某种概率分布产生若干随机样本,并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和SVM 参数优化;然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型.故障诊断实验结果表明,该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数,提高故障诊断性能.  相似文献   
5.
6.
容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚甬数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明.该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.  相似文献   
7.
指出了线性模拟电路中,测试点电压向量在故障状态下相对于标准状态下的变化量,其向量方向由故障元件在 被测电路中的位置决定。证明了线性电路中节点电压灵敏度向量的方向能够反映故障元件的位置。结合节点电压敏感度向量 的模反映故障元件参数变化量到测试点电压变化量的权重这一特点,以节点电压灵敏度向量为故障特征建立了故障字典。提 出一种容差条件下的故障诊断判定算法,兼顾故障定位和元件的参数变化量,可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差 范围内随机变化条件下的单一软故障诊断。仿真结果验证了该理论的正确性和方法的有效性。  相似文献   
8.
阐述了一种新的容差条件下基于多目标线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,并以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据。采用多目标线性规划方法求解测试节点方程组来估算电路中各元件在一定故障情况下的参数变化百分比,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估算,可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内变化条件下的软故障诊断。  相似文献   
9.
测试节点选择问题是当前模拟电路故障诊断领域的研究热点之一。以节点电压灵敏度定义为基础,对电路中的故障状态进行模糊划分,定义测试节点上的电路故障模糊集,提出故障诊断能力指标的概念,并用其描述节点对故障的区分能力。在此基础上给出一种新的测试节点优选方法,最终实现以最少的节点数目覆盖最多的电路故障的目的,应用实例验证了新算法的有效性。  相似文献   
10.

针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法.首先以某种概率分布产生若干随机样本,并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和SVM 参数优化;然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型.故障诊断实验结果表明,该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数,提高故障诊断性能.

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