A Neural Network Appraoch to Fault Diagnosis in Analog Circuits

Thia paper presents a neural network based fault diagnosis approach for analog circuits,taking the tolerances of circuit elements into account.Specifically,a normalization rule of input information,a pseudo-fault domain border(PFDB)pattern selection method and a new output error function are proposed for training the backpropagation(BP) network to be a fault diagnoser.Experimental results demonstrate that the diagnoser performs as well as or better than any classical approaches in terms of accuracy,and provides at least an order-of-magnitude improvement in post-fault diagnostic speed.     

一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法

针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题, 提出了一种新的故障诊断方法——成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂, 得到低维度的故障特征向量; 基于模式识别思想, 选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器, 隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验（multiple-test-condition, MTC）和交叉撕裂搜索法相比, 该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。     

一种容差模拟电路的分级故障诊断方法

提出了一种基于分级故障字典的容差模拟电路故障诊断方法;在测前首先对待诊断电路进行最坏情况分析得到容差电路输出电压的正常区间,并存为第一级故障字典用于电路故障检测;再利用节点电压灵敏度序列作为故障特征建立用于定位故障元件的第二级故障字典;最后通过测前划分元件参数的七段式仿真建立用于故障元件参数区间识别的第三级故障字典;在测后实施故障诊断时可根据需要依次查阅字典,检测电路故障,定位故障元件及识别故障元件的参数区间;该方法能够提高测后故障诊断的效率,在实际应用中具有一定的参考价值;最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

具有容差的模拟电路软故障的BP网络诊断新方法

文中提出了利用K故障诊断法导出软故障的统一特征向量的方法,并提出了改进的BP算法,由BP网络结合故障字典法对模拟电路进行故障诊断。最后本文给出了仿真实例,实验证明所提出的方法与传统的方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

基于主元和判别集成分析的模拟电路故障诊断

提出了主元和线性判别的集成分析算法以实施模拟故障数据的特征提取过程和方法。该集成分析方法首先对模拟故障数据进行主元分析,然后在主元变换空间实行线性判别分析,最后将所获得的最优判别特征模式应用于模式分类器进行故障诊断。仿真结果表明,所提出的方法能够充分利用线性方法的计算简便优势,增强单一主元分析或线性判别分析的特征提取性能,获取故障数据集的本质特征,简化模式分类器的结构,降低系统运行的计算成本。     

基于遗传算法的电路故障诊断超参数优化算法框架

针对基于SVM的模拟电路故障诊断中诊断参数的调节是通过试凑法或按照全局最优的原则确定的,没有考虑实际诊断要求,无法进行各诊断环节参数同时调整优化的现状。提出一种适应度模型用于遗传算法参数寻优,把实际电路诊断要求量化成参数指标引入模拟电路故障诊断的优劣评估中;建立了基于遗传算法的电路诊断模型参数闭环寻优框架,对诊断系统的各部分参数优化进行整体度量,并分析了参数搜索算法的收敛性。通过实例诊断分析了闭环故障诊断参数寻优框架下各部分的参数制定对决策的影响,说明了建立的闭环故障诊断模型参数寻优框架和搜索算法的有效性和实用性。     

超差特征量指标约束下的离散系统待机控制

由目标跟踪过程中出现的实际情形提出一类新的离散系统待机控制问题.将系统跟踪中断(控制失败)概率这一关键性指标转化为一组由滞留时间、超差时间以及随机穿越周期等构成的超差特征量指标集的约束;推导出带状目的域下超差特征量指标的解析表达式,研究了其与区域极点指标之间的相容性条件;当上述指标相容时,利用线性矩阵不等式(LMI),采用差分进化算法(DE)对待机控制策略进行满意优化求解;最后通过一个算例验证了所提方法的有效性.     

非线性电路的神经网络故障诊断方法

针对非线性动态电子电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。通过故障字典的建立,对电路故障响应进行预处理后得到的故障特征作为神经网络的输入,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,对故障类别进行辨识,并对电路进行了可测性分析,从而实现非线性电路的故障诊断。详细的仿真过程及结果表明, 该方法有效地解决了非线性电路辨识难的问题,能较好地对故障模式进行分类,取得了满意的诊断效果。     

Adaptive fault tolerance mechanisms for opportunistic environments: a mobile agent approach

The mobile agent paradigm has emerged as a promising alternative to overcome the construction challenges of opportunistic grid environments. This model can be used to implement mechanisms that enable application execution progress even in the presence of failures such as the mechanisms provided by the MAG middleware (Mobile Agents for Grids). MAG includes retrying, replication, and checkpointing as fault tolerance techniques; they operate independently from each other and they are not capable of detecting changes on resource availability. In this paper, we describe a MAG extension that is capable of migrating agents when nodes fail, which optimizes application progress by keeping only the most advanced checkpoint, and also migrates slow replicas. The proposed approach was evaluated via simulations and experiments, which showed significant improvements. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于沃尔泰拉级数的模拟电路组合故障诊断法

针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法延时大和正确识别率低的问题,借鉴基于隐马尔科夫模型改进最小二乘支持向量机以及Volterra级数原理,将二者组合进行故障诊断。该方法首先采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,再利用经隐马尔科夫模型改进的最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,与目前使用的BP神经网络诊断方法和LSSVM诊断方法相比,该方法不仅提高了系统故障辨识能力,还提高了系统故障诊断的速度。     

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。     

Fault tolerance in supervisory control systems: a knowledge-based approach

Fault tolerance in computerized systems involved in production has become an ever more important requirement. Existing fault tolerance approaches, wherever used, deal mainly with hardware faults. Nevertheless, the vast majority of contemporary system failures are software related. This paper introduces a knowledge-based approach to handling software related faults occurring in supervisory control systems. These systems are event driven and use data, stored in complex databases, to react to events coming from different kinds of devices by identifying, scheduling, initiating and monitoring operations. Failure of part of the supervisory control system's software to behave rationally when unexpected events occur is called an application fault. The approach introduced in this paper is based on a supervisory control system reference model which reveals the set of all possible application faults together with the major functions of the recovery processes associated with each fault, and leads to a high-level knowledge-based system architecture capable of handling every fault-related condition. This system is called PROFIT (Intelligent PROduction systems Fault Tolerance) and consists of three main components: the fault diagnosis module, the instant fault correction module and the learning module, co-ordinated by a PROFIT meta-level module. The prototype version of PROFIT is analysed and the development as well as the run-time environment that prove the applicability and effectiveness of the system are presented.     

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.     

基于测前迭代仿真的模拟电路故障诊断方法

针对非线性模拟电路中元件表现出的折线故障特征,提出一种基于测前迭代仿真的模拟电路统一故障诊断方法.在测前将线性元件参数分段划分区间,在各区间进行仿真得到节点电压平面上的点计算斜率特征,对于斜率变化的区间重新进行参数扫描,并通过迭代仿真得到连续平滑的折线轨迹上的点作为测后诊断依据;在测后诊断中,通过计算实测点到各条折线轨迹的点集合的最小距离来定位电路故障,并根据测前仿真的分段信息对故障元件的参数区间进行识别.文中利用计算机程序实现了测前迭代仿真和测后故障定位及参数区间识别,能够同时诊断容差电路元件的硬故障(开路、短路)和软故障(元件参数变化至容差允许范围之外).最后通过实例的仿真实验和实际电路实验验证了该方法的有效性.     

基于时频分析法的高速列车轨道电路故障诊断

针对现有高速列车轨道电路故障诊断方法大多采用电压电流信号有效值,没有充分利用其丰富的频域信息的问题,为提高轨道电路故障诊断系统的性能,提出基于电压电流实时信号时频分析的故障诊断方法.基于短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)生成频谱特征;根据可分性准则进行特征频带选择;采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障特征分类.基于现场数据的试验结果表明该方法有效.     

探析规则互连多计算机系统的容错性及诊断算法

随着计算机的不断发展与进步,其应用范围越来越广泛,大大改变了人们的生活方式和工作方式.随着计算机应用的不断发展,社会对其提出了更高的要求,产生了多计算机系统.本文从规则互连多计算机系统的容错性及诊断算法角度出发,先简单介绍了相关概念,然后分析了多计算机系统的容错性,最后阐述了多计算机系统的诊断算法.     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

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.     

基于斜率故障模型的模拟电路软故障字典法

提出了一种新的模拟电路故障字典法。与传统方法不同,该方法利用两个节点电压之间的关系函数作为故障特征。对于线性模拟电路,节点电压关系函数为一次函数,函数的斜率可以作为故障模型,同时可以诊断硬故障和参数(软)故障。由于模拟电路存在容差,最小直线距离法可以用于处理电路中的容差问题。