基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中存在的可测节点电压信息不足、单一信息不能表征所有故障状态等问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的模拟电路异类信息融合故障诊断方法.该方法首先提取两类故障信息并分别将其输入不同的神经网络对其进行初步诊断,并得到各自的诊断结果,然后根据初步诊断结果,运用D-S证据理论对其进行融合,做出最终决策.     

应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断

为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,并引入模糊准则对其优化,得到由分类能力强的最优小波包基能量值构成的特征集,然后将特征集输入LS-SVM网络,实现对不同故障类型的识别。小波包的优化分解减小了LS-SVM网络的规模,从而降低了算法复杂度,加快了网络的训练时间和分类速度。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实施模拟电路的故障定位。     

基于可传递置信模型的模拟电路融合诊断方法研究

本文提出了一种有效的基于可转移置信模型的模拟电路故障融合诊断方法,解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容等问题。该法首先采用所提出的电路温度故障信息的提取规则,将获得的温度故障信息输入隶属度函数进行故障预识别,再结合基于可测点电压神经网络故障预识别结果,利用可传递置信模型进行电路融合诊断。通过具体电路实验仿真,表明了该方法的有效性,提高了模拟电路融合诊断准确率。     

Fenton试剂法处理苯酚废水的研究

采用Fenton试剂法以苯酚水样为处理对象,通过试验研究分析各因素对体系处理苯酚废水效果的影响.试验研究结果表明,对于质量浓度为100 mg·L-1的苯酚废水,试验确定的最佳反应条件为:H2O2投加量为14 mmol·L-1,Fe2+投加量为1.2 mmol·L-1,初始pH值为3,反应时间为30 min.在此条件下苯酚最大去除率达到了99.6%.