模拟电路的非线性多项式判别函数法故障诊断

本文介绍了非线性多项式函数在模拟电路故障诊断中的应用方法 ,给出了故障诊断的步骤 ,分析了这种方法的优缺点。     

晶体管模型参数的计算机辅助测试

本文介绍了一种基于VXIbus模块仪器的晶体管模型参数自动测试方法,并形成了一个实用的计算机辅助测试系统。各参数根据其在GP模型中的物理意义,测得特定工作状态下的电流、电压值,经计算处理而得到。与传统测试方法相比,该测试方案简单实用,减少了众多复杂的测量仪器,具有使用方便、自动化程度高等优点。可应用于电子线路的计算机辅助分析,尤其可用于电路的故障诊断。在模拟印制板故障诊断系统中的实际应用表明,此方法能提供电路故障诊断系统可以接受的计算精度。     

一种电子装备故障自动诊断系统研究方法与实现

本文以某型号兵器部分电路为例，应用模拟电路故障诊断理论与微机技术，研究模拟电路故障字典的建立方法，故障自动诊断系统硬件，软件构成与功能等几个问题，文中所述的故障诊断方法的优点是在线计算量小，所需测试点少，尤其对单，硬故障的诊断简单而有效。     

基于粗糙集理论的机械状态监测与故障诊断

以机械状态监测和故障诊断为背景,利用粗糙集的属性约简功能,研究了基于粗糙集理论的参数优选在柴油机状态监测中的应用.结果表明:利用粗糙集约简后,信息没有丢失,但减少了需测量的参数,而且为后续的融合诊断减少了计算量.研究了基于粗糙集的灰色关联分析在齿轮状态监测中的应用,并将其与一般的灰色关联方法进行了比较,结果表明诊断的精度得到了提高.     

浅析模拟电路故障诊断中神经网络与专家系统的应用

介绍专家系统应用于模拟电路故障诊断的原理,并指出该方法在故障诊断中的应用现状和存在的问题;提出神经网络和专家系统的结合方式,利用专家系统和BP神经网络的优点,克服它们的一些缺点。     

模拟电路故障诊断的要求与方法

随着电路系统的复杂程度不断提高,模拟电路故障率占据总故障率的大部分,因此人们更为迫切地希望提高模拟电路整体可靠性与可维护性.首先介绍模拟电路故障原因和故障诊断的要求,然后简要阐述故障诊断的方法。     

分形特征的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路中存在的非线性问题,提出一种以模拟电路分形特征为输入量的故障诊断方法。通过对多测试分量数据进行分形特征提取,输入神经网络建立信息融合中心融合处理各分形特征量,利用多源性互补信息减少模拟电路故障诊断的不确定性。实验结果表明,该故障诊断方法可准确地检测出模拟电路中的故障现象。     

灰色关联和D-S证据理论在变速箱齿轮故障诊断中的应用

利用信息融合方法进行故障诊断是当前故障诊断的趋势.本文针对变速箱齿轮的状态特点,提出了利用灰色关联和D-S证据理论进行诊断的方法并用实际数据加以验证.首先对每个振动传感器各个方向上的信息分别用灰色关联分析得到故障分类,将多个传感器各个振动方向的分类的结果利用D-S证据理论融合做出故障决策,计算结果表明融合结果比单一传感器的诊断结果可信度得到提高.     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

灰色接近关联度在指纹图谱模式识别中的应用

文章系统地介绍了灰色接近关联度基本理论、灰色关联度的提出及基本概念、两种面积的算法。详细地介绍了灰色接近关联度的计算方法及使用范围。介绍了灰色接近关联度在色谱指纹图谱中的应用,包括仪器使用方法及具体计算过程。     

机泵群实时监测网络和故障诊断专家系统

应用现代信息技术和人工智能实施设备诊断工程,逐步实现状态维修和预知维修,是大型流程工业企业降低生产成本的重要途径之一。概要介绍为实现这一目标所开发的机电装备实时监测网络和人工智能诊断技术。简要介绍了基于Ethernet和FDDI开发、应用于石化企业的机、泵群实时监测网络;首次提出了黑灰白集合筛选法,在一次原因分析法和故障机理及其识别特征研究基础上,应用此方法开发的基于黑灰白集合筛选法的机械故障诊断专家系统,用于工程实践取得了满意的结果。     

On Fault Diagnosis of Rotating Machinery Using Wavelet Time-division Scale Level Moment

Based on an in-depth study of wavelet gray moment,we proposed a concept of a time-division scale level moment and gave the specific definition;ulteriorly,we discussed the factors which affeaed the fault diagnosis abaity of a time-division scale level raomert.The analysis results in the caculatiort of six typical fault signals show that the time-divisiort scale level moment can be used to display the detailed information of a wavelet gray level image,extract the signal's characteristics effecavely,and diatinguish the vibration fault.Compared to the method of a wave gray moment vector,the method mentioned in this paper can provide higher calculation speed and higher capacity of fault identification,so it is more suitable for online fault diagnosis for rotating machinery.     

基于仿真的电子元器件故障模型研究

  故障知识获取是基于知识的电路故障诊断方法的瓶颈问题,严重限制了电子设备智能诊断系统的发展.提出了基于仿真获得故障知识的方法,介绍了数字/模拟电子元器件的故障模式仿真模型的建立方法.采用FMECA分析法选择仿真对象,有效地减少了故障注入的次数.建立故障仿真模型库,降低了编写仿真文件的难度.通过数模混合电路验证了故障模型的有效性.     

基于K-means聚类与概率神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路已广泛应用于航空电子系统,模拟电路的失效会影响系统的功能,引起系统故障,甚至引发灾难性的安全事故.为快速准确地实现模拟电路的故障诊断,该文引入概率神经网络方法,并针对传统概率神经网络方法中的诊断准确性、诊断效率问题,提出基于K-means与概率神经网络的模拟电路故障诊断方法,定义聚类有效性指标,采用K-mean...     

基于ISSA⁃SVM的露点测量系统电路故障诊断方法研究

针对高精度谐振式露点测量系统中电路故障诊断问题,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA）优化智能分类器参数的电路故障诊断模型,采用测前仿真故障诊断方法中的智能诊断方法,选择适用于小样本、非线性问题的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为智能分类器,针对麻雀搜索算法中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题进行改进,并将改进后的优化算法用于SVM参数寻优,构建ISSA?SVM故障诊断模型用于谐振电路故障诊断。实验结果显示,ISSA?SVM模型在建立的电路上能够达到88.9%的故障诊断率,可靠性较强,能够作为高精度谐振式露点传感器电路的故障诊断方法。     

基于神经网络的电子线路故障诊断

分析了故障字典法在实际应用中存在的不足,提出将单位BP算法应用到电子线路的故障诊断中。对基于该方法的航空装备电子线路故障诊断进行了计算机仿真,并分析了网络参数的变化对训练结果的影响。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于LASAR的数字电路可测试性设计仿真

随着故障诊断技术的发展,利用专业的仿真工具对实际电路进行可测试性分析仿真用的越来越普遍。LASAR(逻辑自动激励与响应)就是一套优秀的用于数字电路测试开发和逻辑分析的仿真软件系统。介绍了利用LASAR故障仿真进行数字电路可测试性分析的方法。通过对一个实际电路进行仿真,具体说明了该方法在实际工程当中的应用。     

基于灵敏度预分类的BP神经网络故障诊断方法

故障特征信息的获取和处理对电路故障的可靠分类和准确诊断有很大的影响．在电路故障诊断时,对于不同的故障模式,存在信息混叠的现象,需要解决特征信息的有效提取和故障的可靠分类等问题．为此,本文提出了一种结合灵敏度特性分析的BP神经网络故障诊断方法．基本思想是通过灵敏度的计算,对电路故障样本作预分类,再根据电路灵敏度的计算结果分别提取相应特征信息,以此构造故障样本特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络训练,并进行故障诊断．对滤波器的仿真结果表明,该方法能分类不同的元件故障,且对模拟电路故障诊断的平均正确率优于传统方法．     

基于L-M算法的雷达板级电路快速故障诊断

新型雷达可更换的板级电路很多,为了快速诊断板级电路故障,将一种基于L-M算法的神经网络用于故障诊断;分析了L-M算法BP网络进行雷达板级电路故障诊断的原理;建立了故障诊断样本训练和测试平台;并以实例在该平台上对L-M算法BP网络进行训练和实际诊断,结果表明,该方法诊断准确性高,比其它方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题。