小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路优化问题,电路系统存在非线性和漂移会引起系统故障.针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,为解决上述问题,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取,建立故障字典,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断.故障诊断仿真表明,保证较高故障诊断正确率RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,极大地提高了模拟电路故障诊断的效率,为设计提供了依据.     

基于自适应LS-SVM的雷达T/R组件热管冷却故障诊断系统设计

传统雷达T/R组件热管冷却故障诊断系统受到表面振动信号干扰,存在诊断精度较差的问题,针对该问题,提出了基于自适应LS-SVM的雷达T/R组件热管冷却故障诊断系统设计。根据雷达T/R组件热管冷却工作原理,设计该故障检测系统的结构和功能,其中系统设备是由数字化收发芯片、VXI总线多DSP并行处理模块、控制电路和故障诊断电路构成的,通过数字化收发芯片,产生相应脉冲压缩雷达信号,采用TMS302VC5409型号芯片设计的DSP并行处理模型,对缺少上拉电阻的中断输入口设置多个引脚,将信号由电缆传送至驱动电路中,达到雷达波束控制目的。采用霍尔元件对电路进行诊断,经过故障样本特征提取,引用自适应加权 LS-SVM,确定故障类型,根据诊断流程,完成故障诊断系统设计。通过实验结果可知,该系统最低诊断精度也可达到92%以上,为雷达稳定运行提供支持。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂,故障字典建立耗时长等特性,用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。     

混合粒子群算法优化BPNN在模拟电路故障诊断中的应用

针对模拟电路的软故障,提出一种基于混合粒子群算法的BP网络方法来诊断模拟电路中的故障。该方法是把遗传算法和粒子群算法结合起来优化BP网络的权值和阈值,试图解决传统的BP网络在模拟电路故障诊断过程中易陷入局部最小的问题。详细阐述了该算法的实现,给出了该算法的详细流程图,并通过仿真实例比较了传统BP网络与混合粒子群算法优化下的BP网络在故障诊断中的表现,给出了实验实例仿真结果的图形和数据表格。由仿真图形和数据表格,形象直观地看出了两种算法运用在模拟电路故障诊断中的差别,验证了混合粒子群算法优化BP网络在模拟电路故障诊断中的有效性及可行性。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂，故障字典建立耗时长等特性，用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模，基于该网络学习收敛快，对网络输入不太敏感的特点，实现故障诊断。     

基于模糊神经网络的雷达印制板故障智能诊断系统研究

以故障诊断理论和方法为基础．综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论．对雷达印制板故障智能诊断问题进行了研究，给出了模糊神经网络故障智能诊断系统的实现过程。仿真结果表明，该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。为雷达印制板的故障诊断提供了一务新的途径。     

模拟电路故障诊断的仿真研究

研究模拟电路故障诊断优化问题,模拟电路故障特征和故障诊断器之间密切相关,然而传统算法忽略两者之间的联系,无法获取最优故障诊断器,导致故障诊断正确率低.为了提高了模拟电路故障诊断正确率,提出一种特征和故障诊断器联合优化的模拟电路故障诊断算法.首先利用故障特征选择和分类器参数间的相互联系,建立故障诊断数学模型,然后采用遗传算法对模型进行求解,最后对具体电路故障进行仿真测试.测试结果表明,联合优化算法有效提高了模拟电路故障诊断正确率,为模拟电路故障诊断提供了一种新的工具.     

基于深度信念网络的模拟电路故障诊断

为及时精准地发现模拟电路故障,保障电子仪表的安全稳定运行,提出了基于深度信念网络的模拟电路故障诊断方法。采用自动编码器模拟电路初始故障信号进行降噪处理,将降噪后信号输入到深度信念网络中提取特征,极限学习机根据特征建立故障诊断模型,结果表明,深度信念网络可以有效提取模拟电路各类故障特征,模拟电路各类故障的整体诊断精确率可达到98.47%,可为模拟电路保障诊断提供了一种新的工具。     

基于故障树分析和模糊综合评判的某雷达故障诊断方法

针对大型雷达电磁环境复杂、设计预留检测接口不足、状态不容易检测等特征,为既提高雷达保障能力,又减少检测电路(设备)、降低成本、提高全机可靠性,考虑到故障与故障征兆问存在着模糊关系,提出了采用基于故障树分析和模糊综合评判相结合的故障诊断方法,通过分析某雷达故障树故障论域的子域,提取故障征兆集和原因集,利用模糊关系矩阵得出故障隶属度输出,最后根据判断法则确定故障位置,给出了具有法则优化和自学习功能的模糊故障诊断流程;诊断应用表明,该方法可充分利用已有的故障信息,有效提高雷达的故障诊断效率.     

基于优化神经网络的电梯故障诊断系统研究

针对电梯系统数学模型难以获取,运行故障动态诊断难的问题,引入遗传算法,提出一种优化的神经网络电梯故障诊断系统。首先介绍了BP神经网络在电梯故障诊断中的基本原理,随后建立电梯故障诊断神经网络模型,并在Matlab环境下,对故障诊断系统进行仿真实现。实验结果表明,遗传算法优化后的神经网络减少了运算量,提高了网络稳定性,具有更高的故障诊断精度。     

基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统研究

论述了智能BIT的设计、检测、诊断、决策四个方面的主要研究内容,分析了BP神经网络的网络模型及工作原理,构建了基于BP神经网络的智能BIT故障诊断系统,并用某雷达录取终端的故障实际数据进行了验证。结果表明将神经网络与智能BIT结合是一种有效的诊断方法,解决了传统BIT故障诊断能力不足,导致系统虚警率过高、自适应性能差等问题,使被测系统具有更高的故障诊断能力。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

基于模糊神经网络的复杂网络故障诊断设计

针对雷达等复杂大型电子装备网络系统的故障定位难、影响关系不清晰的问题,采用了基于模糊神经网络的故障定位方法,提高了网络故障定位的快速性与准确性：首先介绍了模糊隶属度及模糊神经元等理论,接着基于模糊理论将网络监测信息进行模糊化处理,并利用神经网络模型对模糊后的信息进行训练与学习,参数训练达到设置的期望误差0.01;最后利用训练好的模型对随机抽取的2组网络故障实例进行了验证,软件执行单次诊断耗时3.5s;结果表明采用基于模糊神经网络的诊断方法,能够较好解决网络故障耦合复杂、故障现象与故障原因关系不清晰等难题,对网络故障快速排除与恢复具有重要意义。     

基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断

现代飞机系统的复杂度和集成度均大幅提升,使得其故障诊断存在难度高和准确率低等特点。采用一维卷积神经网络方法对军用飞机液压系统的故障诊断问题进行了研究,构建了满足多传感器数据分析要求的卷积神经网络模型。考虑到神经网络的输入来自不同的传感器数据序列,各数据序列之间的空间关系不明显,因此,即使网络输入是二维形式,而实际的卷积操作均在一维上进行。通过解决某飞机液压系统的故障诊断问题,证明将标准化后的多传感器数据序列及对应故障模式作为训练样本对卷积神经网络模型进行训练时,采用满足训练要求的网络对飞机液压系统进行故障诊断时具有较高的准确率。     

基于粗糙集和IRBF的配电网故障诊断系统

为了改进人工智能方法在配电网故障诊断系统中的应用,给出了基于粗糙集理论的IRBF神经网络的模型结构,然后利用训练好的神经网络对配电网进行故障诊断;采用VC++语言开发工具,调用Matlab神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,并通过配电网实例验证了方法的正确性;实践证明不但提高了配电网故障诊断的容错性,使故障诊断变得更加准确有效,而且减少了神经网络样本数据,大大地减少了故障诊断过程的时间。     

A study of fault diagnosis in a scooter using adaptive order tracking technique and neural network

An expert system for scooter fault diagnosis using sound emission signals based on adaptive order tracking and neural networks is presented in this paper. The order tracking technique is one of the important approaches for fault diagnosis in rotating machinery. The different faults present different order figures and they can be used to determine the fault in mechanical systems. However, many breakdowns are hard to classify correctly by human experience in fault diagnosis. In the present study, the order tracking problem is treated as a parametric identification and the artificial neural network technique for classifying faults. First, the adaptive order tracking extract the order features as input for neural network in the proposed system. The neural networks are used to develop the training module and testing module. The artificial neural network techniques using a back-propagation network and a radial basis function network are proposed to develop the artificial neural network for fault diagnosis system. The performance of two techniques are evaluated and compared through experimental investigation. The experimental results indicated that the proposed system is effective for fault diagnosis under various engine conditions.     

基于频率特性的模拟电路故障诊断研究

由于模拟电路存在容差性、元件参数连续可变性和非线性等因素,且实际中也受到可测试点数量的限制,基于传统模拟电路故障诊断法在实际工程中难以取得理想的效果。而神经网络具有容错性、泛化能力和非线性处理能力等特点,本文针对雷达电路的故障进行快速有效的特征提取,构造神经网络样本,并结合电路的频率特性来解决模拟电路故障诊断中存在的问题。     

基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法。即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力。提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度。     

基于改进BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

分析神经网络和专家系统的特点．提出基于BP神经网络与专家系统结合的某型装备的故障诊断方法,构造BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用某型装备的故障实际数据进存验证,结果表明神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

基于公共电话网的远程故障诊断专家系统设计

针对雷达基站的一些特殊环境限制及信息安全性的要求,提出一种基于公共电话网(PSTN)的远程故障诊断专家系统.将故障诊断技术与专家系统相结合,通过调制解调器(modem)拨号建立外场维修与基地维修之间的连接,实现快速、有效的故障诊断.公共电话网进行信息传输,满足了军用设备对信息安全性的要求.该系统已经成功应用于某军用雷达...