一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

基于概率神经网络的容差电路故障诊断

容差模拟电路故障的多样性使得神经网络训练样本数量增加,BP网络结构趋于复杂,训练速度降低.针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于概率神经网络(PNN)的容差模拟电路故障诊断方法,与传统的BP网络模型相比,该方法具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点.仿真实验表明:诊断过程快速,结果准确而且对软故障也有较高的识别能力.     

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统，该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性，讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案，通过小波变换提取故障特征，并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景，为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法，并有希望研制成一套高效的检测设备。     

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

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.     

基于量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

给出了容差模拟电路软故障诊断的量子神经网络方法,将传统的模拟电路故障诊断方法与量子神经网络结合起来,多层激励函数的量子神经网络不仅具有BP网络所有的优点,还克服了BP网络在模糊分类方面的缺点,即利用量子神经网络对其输入的容错能力在一定程度上克服了模拟元件的参数容差的影响,模拟电路故障的复杂性及广泛非线性也能利用量子神经网络的非线性映射能力加以解决,同时还可对模糊数据进行模糊分类;通过应用量子神经网络,实现了容差模拟电路单软、多软软故障的诊断。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

大规模直流模拟电路软故障区间诊断方法

为了解决大规模模拟电路软故障诊断困难的问题,提出一种网络撕裂法、区间故障状态描述和模糊神经网络相结合的直流模拟电路软故障诊断方法.首先仿真出可能的故障元件单独在其全局取值范围内变化时对应的子网络中所有可测节点的电压区间值,再根据元件参数容差将电压区间值拆分成多个子区间,从而实现了元件故障状态的完整描述;考虑到神经网络难以处理区间数据的问题,先利用模糊算法对输入信号进行预处理,再采用神经网络来实现故障元件定位.最后通过电路诊断实例,验证了该方法的有效性.     

模拟电路故障诊断技术研究

研究了模拟电路故障诊断方法。主要讨论了测前模拟法、测后模拟法、近似技术、专家系统的模拟电路故障诊断方法和神经网络、模糊理论、小波变换的模拟电路故障诊断新方法及原理。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

非线性模拟电路的故障诊断方法

为了诊断非线性模拟电路中的故障,提出了一种基于节点电压增量线性相关性原理的诊断方法.通过对非线性元件的分段线性建模,说明故障造成的节点电压增量满足分段线性相关性.以节点电压平面上的折线作为故障特征构造故障字典,以实测工作点到故障特征折线的距离来衡量电路状态与故障特征的符合程度,可以诊断非线性电路中元件参数的软故障和硬故障.实例验证表明,该方法是一种易于计算机实现的实用化方法.     

模糊神经网络及其在控制系统故障诊断中的应用

针对控制系统中模拟电路故障诊断时的不确定性问题,提出了将模糊理论和神经网络相结合的方法;首先利用模糊理论描述不确定性信息,然后利用人工神经网络完成不确定性推理,最后利用模糊理论对推理结果进行解释和决策,从而得出故障诊断结论;结合某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断问题,阐述了将该方法应用于实际控制系统的故障诊断过程;结果表明,该方法能够较好地处理模拟电路故障诊断过程中的不确定性问题,有效地提高故障模式的识别能力,将故障准确地定位到元器件.     

Application of Feed-forward Artificial Neural Networks to the Identification of Defective Analog Integrated Circuits

This paper presents a new approach for detecting defects in analog integrated circuits using a feed-forward neural network trained by the resilient error back-propagation method. A feed-forward neural network has been used for detecting faults in a simple analog CMOS circuit by representing the differences observed in power supply current of fault-free and faulty circuits. The identification of defects was performed in time and frequency domains, followed by a comparison of results achieved in both domains. We show that resilient back-propagation neural networks can be a very efficient and versatile approach for identifying defective analog circuits. Moreover, this approach is not limited to the supply current analysis, because it also offers monitoring of other circuit parameters. The type of defects detected by the resilient backpropagation neural networks, as well as other possible applications of this approach, are discussed.     

模拟电路故障诊断新方法

提出了一种新颖的基于多小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。介绍了多小波的原理,分析了多小波神经网络的结构、逼近性质及多小波神经网络的算法,提出了用多小波来处理故障信号,提取故障特征向量输入给神经网络,从而进行模拟电路故障诊断。由于多小波函数具有连续、对称性及支撑集短等一系列优点,所以用多小波神经网络来进行模拟电路故障诊断比一般的小波神经网络具有诊断精度高、诊断速度快的优点。给出了仿真诊断实例,验证了该方法的有效性。     

模糊聚类与SVM诊断模拟电路单软故障的方法

针对低可测性模拟电路中存在的模糊组问题,提出一种模拟电路单个软故障诊断的方法．该方法对被测电路的故障进行模糊聚类,根据聚类的有效性指标自适应确定聚类数,并利用聚类的信息来确定可测元件集,引入支持向量机对故障进行分类识别．支持向量机结构简单、泛化能力强．最后,以模拟和混合信号测试标准电路证实了文中方法的有效性．     

PSO-optimized modular neural network trained by OWO-HWO algorithm for fault location in analog circuits

Fault diagnosis of analog circuits is a key problem in the theory of circuit networks and has been investigated by many researchers in recent decades. In this paper, an active filter circuit is used as the circuit under test (CUT) and is simulated in both fault-free and faulty conditions. A modular neural network model is proposed in this paper for soft fault diagnosis of the CUT. To optimize the structure of neural network modules in the proposed scheme, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to determine the number of hidden layer nodes of neural network modules. In addition, the output weight optimization–hidden weight optimization (OWO-HWO) training algorithm is employed, instead of conventional output weight optimization–backpropagation (OWO-BP) algorithm, to improve convergence speed in training of the neural network modules in proposed modular model. The performance of the proposed method is compared to that of monolithic multilayer perceptrons (MLPs) trained by OWO-BP and OWO-HWO algorithms, K-nearest neighbor (KNN) classifier and a related system with the same CUT. Experimental results show that the PSO-optimized modular neural network model which is trained by the OWO-HWO algorithm offers higher correct fault location rate in analog circuit fault diagnosis application as compared to the classic and monolithic investigated neural models.     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

现代模拟电路故障诊断技术发展综述

模拟电路的故障率长期以来居高不下,但模拟电路由于其客观世界信号本质无法完全被数字电路取代,模拟电路的可靠性也成为制约电路系统可靠性的关键因素。主要针对模拟电路的软故障诊断方法进行了研究,分析了模拟电路在故障诊断中的难点,分别对传统和智能化的故障诊断发展和研究现状进行了综述,展望了未来模拟电路故障诊断的发展趋势。     

基于模糊神经网络PID控制器的EEC数字化设计

为实现航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计,以其低压压气机导流叶片调节通道为主要研究对象,提出一种模糊神经网络PID控制器,将模糊控制、神经网络、PID控制相结合,利用模糊控制专家经验优势和神经网络的自学习、自适应能力,优化PID控制参数,实现控制性能提升。仿真结果显示,基于模糊神经网络的PID控制器控制性能有较大提高,具有比常规神经网络PID控制器更小的超调量和更好的抗干扰性;适用于定常系统和非定常系统,具有更好的自适应性与鲁棒性;可应用于航空发动机模拟式电子控制器(EEC)的数字化设计。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

采用计数器存储权值的人工神经网络的实现

文中提出了一种采用计数器存储权值的人工神经网络的实现方案。数字权值采用计数器存储,突触电路和神经元电路用模拟电路来实现。数字权值经脉冲宽度调制电路转换为脉冲信号作为模拟突触电路的输入信号。因而权值可以长期存储,对权值的修改易于实现,突触神经元电路结构简单,融合了人工神经网络模拟实现和数字实现的优点。对于智能计算机的实现具有重要的意义。