基于路径遍历的汽车电路推理模型的建立

电路推理模型是汽车电路维修仿真培训系统的核心.用图算法建立汽车电路的网络拓补关系,采用深度优先的路径遍历算法,对网络进行整体遍历和局部遍历,获取电路在正常状态和故障状态下的工作情况,基于这一原理,提出了一种新的电路推理模型的建模方法,在此模型的基础上,实现了电路的动态演示、故障设置、电流路径分析、模拟故障诊断等功能.给出了电路矢量图形系统的建立、有向图的构造、路径搜索以及数据传递等几个关键问题的解决办法.从电路网络关系出发,提出在矢量图形系统中设置故障边,由此实现了电路故障的模型描述.     

Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用Elman神经网络建立中厚板轧机宽展预报模型的方法。通过实例比较了Elman模型与BP模型的预测效果。结果表明,所建立的Elman神经网络模型收敛速度和预测精度均高于BP网络模型。     

绝缘体上硅射频LDMOS的大信号模型研究

射频功率器件对整个射频放大电路的性能起到决定性的影响。而这类器件依然没有精确、统一的电路模型。因此,基于分支电路模型建立了一种新型SOI LDMOS的大信号电路模型。该模型是一个非线性电路模型,包括了对直流特性的模拟、S参数的模拟,以及其他有关参数的提取。仿真结果表明该模型能比较精确的模拟RF SOI LDMOS器件的直流特性以及频率特性,所以可以利用这个电路模型辅助射频功率放大器设计,为前端设计的电路仿真提供模型的支持。     

一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法

从工程中经常碰到的噪声背景下弱信号检测的实际需求出发,提出一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法,与传统的非线性系统随机共振相比,此方法计算量小、检测速度快。采用MATLAB配用的SIMULINK软件,建立线性系统随机共振仿真模拟图,通过调节系统参数或噪声强度,使系统噪声及激励信号达到最佳匹配,从而实现弱信号的检测。仿真结果表明该方法具有可行性。     

种模拟电路参数型故障诊断新方法

模拟电路参数型故障诊断一直是电路与系统无法回避的难题。该文基于被测电路主输出电压信号的时间序列值,建立了一种基于本征值和相位差的模拟电路参数型故障诊断模型。该模型利用故障电路的电压输出时间序列值获取电路的故障相位偏移信息,同时,该模型把电压时间序列变换成一个方阵,并求取该方阵的最大本征值。将故障相位偏移信息和故障最大本征值与通过前期仿真获得的每种器件相对应的无故障最大相位偏移和无故障最大本征值的变化趋势进行比较,实现故障定位和参数辨识。实测实验结果表明:该方法具有定位准确、计算效率高,所需测试点少、参数辨识精度高,易于工程实施等优点。     

模拟特征分析的在线测试系统设计实现

在线测试技术广泛应用于在电子器件性能测试和故障诊断中。给出了一种基于模拟特征分析的在线测试系统设计实现方法。该测试系统以NI数据采集卡为核心,结合外围的信号采集电路和上层软件设计,可有效检测电路故障。与传统的模拟特征分析测试系统实现方案相比,具有实现简单、工作稳定,测试参数可配置性强等特点。     

模拟特征分析的在线测试系统设计实现

在线测试技术广泛应用于在电子器件性能测试和故障诊断中。给出了一种基于模拟特征分析的在线测试系统设计实现方法。该测试系统以NI数据采集卡为核心,结合外围的信号采集电路和上层软件设计,可有效检测电路故障。与传统的模拟特征分析测试系统实现方案相比,具有实现简单、工作稳定,测试参数可配置性强等特点。     

液压系统中瞬态流量测试的研究

介绍一种基于８０９８单片机,用节流差压法来测量瞬态流量的方案,并给出了测试系统的实施电路以及实验结果,该系统对压力传感器的标定,非线性修正和测度参数的修改更加灵活,简便。     

含非线性时变互感网络的瞬态数值分析

导出了非线性时变互感的通用瞬态电路模型，提出了含非线性时变互感网络瞬态分析的一种新的数值方法     

含非线性时变互感网络的瞬态数值分析

导出了非线性时变互感的通用瞬态电路模型，提出了含非线性时变互感网络瞬态分析的一种新的数值方法。     

非线性电阻网络的多故障诊断

在有些讨论非线性电阻电路故障诊断的论文中,常常应用小信号线性化模型来替代非线性器件.这种替代易受工作点漂移的影响.应用非线性器件的等效线性比模型讨论了非线性电阻网络的多故障诊断,可计及工作点漂移的影响,并导出模拟网络多故障诊断方程,达到故障定位和定值.     

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的El-man动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力.     

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法．首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制（GPC）的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制．仿真结果表明：将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力。     

基于网络树的模拟电路故障诊断

根据电网络理论中树的特性,提出了一种的子网络级的模拟电路故障诊断方法,给出了在大规模电网络中,网络树状态的两个判据及根据网络树状态判据的故障诊断算法。本方法避免了进行 Ｋ Ｃ Ｌ方程校验所带来的复杂计算,且大部分计算可于测试前进行,实时性强,便于在线实现。算法同时适用于线性电路和非线性电路。     

模拟电路故障诊断模糊法的研究

本文给出了关于模拟电路故障诊断的互克原理,提出了模拟电路故障诊断的模糊法。文中的算法均在IBM-PC机上用FORTRAN语言实现,并通过IC-9W功率放大器的验证,得到了满意的结果。其优点是:在线诊断时间短,避免了非线性以及容差影响等问题。与其它方法相比,模糊法更适用于大规模电路的故障诊断,也能应用于其它领域的研究。     

一种新的模拟故障诊断法和实验性的诊断系统

本文提出了一种诊断电阻网络故障的新方法。通过仅测量节点电压,即可导出二次非线性诊断方程(组)。利用等效电阻的概念,本文首次提出了一个非线性电阻网络诊断方法。基于本文方法,作者研制了一台实验性的模拟故障诊断系统,该系统能准确地诊断出线性电阻网络中任何故障。     

改进Elman网络的逼近性质研究

提出了能够用于非线性系统建模的一种新型回归网络,该网络是Elman网络的改进,由输入层、隐层和输出层构成.输入层由外部输入和内部状态层组成,隐层到状态层的连接是任意的,因此在逼近系统时,改进的Elman网络比Elman网络有更多记忆空间.同时证明了改进的Elman网络能够逼近一定时间内的非线性系统的输出轨线,提出了利用动态反向传播算法训练神经网络的前向和反向权值,仿真结果验证了该方案的有效性.     

基于信息融合的控制系统中模拟电路故障诊断

针对控制系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题,提出了模糊一神经网络信息融合算法．给出了该算法的基本模型和应用于控制系统中模拟电路故障诊断的一般规律,通过将电路不同工作状态下的有效信息进行融合,结合模糊信息处理技术和神经网络推理技术,最终实现故障定位．将其应用到某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够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．     

进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。