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。     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

基于改进区间迭代法的容差网络故障诊断

本文在文献[1,2]的基础上,提出了一种改进区间迭代的新算法。文中首先论述该方法的迭代步骤。然后,把这种方法应用到容差网络故障诊断中去,并与其他算法进行比较,取得较为精确的计算结果。     

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S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断

提出了一种结合S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断新方法;该方法通过对被测电路的冲激响应进行S变换,提取信号的时频信息做为特征量,并将所提取的特征量做为小波神经网络的输入进行训练并分类;仿真实验结果表明该方法诊断速度快且故障定位准确率高,在噪声影响、故障类型的特征向量重叠率高以及可测节点不足的情况下,具有良好的故障识别效果。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络结构和原理,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法,仿真结果表明小波神经网作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。     

PCA-SVM在模拟电路故障诊断中的应用

主元分析法(PCA)通过提取故障样本集的主元得到降维的特征空间,利于故障特征提取;支持向量机(SVM)应用于故障诊断时具有良好分类性能;结合两者优点,提出了基于PCA特征提取和SVM相结合的模拟电路故障诊断识别新方法:对电路输出响应信号进行PCA处理,提取故障特征的主成分,然后利用多类SVM对故障模式进行分类决策,实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法能够实现模拟电路故障的快速检测与故障定位,具有速度快、精度高、鲁棒性好的特点。     

模拟电路的分块故障诊断法

本文使用网络分解技术研究了模拟电路的故障诊断问题，导出了支路分块故障诊断方程，只需检验方程的相容性，按照最终的分解水平就能把故障定位到尽可能小的子电路中。对存在不可测节点、容差情况和连接支路的故障也进行了讨论。     

经验模态分解在模拟电路故障诊断中的应用

针对目前人工神经网络在模拟电路故障诊断中的应用对样本的依赖性较强及经验模态分解突出了信号的局部特征、可以更准确有效地把握原信号数据特征信息的特点,提出了模拟电路故障诊断的经验模态分解预处理方法;文中详细地阐述了希尔伯特变换的具体方法、模拟电路故障诊断的神经网络方法;并举例说明诊断系统的具体实现方法;仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义。     

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。     

支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏,而不仅在于诊断方法本身。支持向量机是建立在结构风险最小原则基础上,专门针对小样本情况的,其目标是得到现在信息下的最优值而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果,从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。介绍了支持向量机的二值分类算法,以支持向量机二值分类为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器并应用于模拟电路故障诊断。以两管视频放大器的多种故障分类为例,进行了实际应用验证。结果表明,该诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类,有很好的分类能力和较高的计算效率,不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果。     

A Neural Network Diagnosis Approach for Analog Circuits

This paper presents a neural network system for the diagnosis of analog circuits and shows how the performance of such a system can be affected by the choice of different techniques used by its submodules. In particular we discuss the influence of feature extraction techniques such as Fourier Transforms, Wavelets and Principal Component Analysis. The system uses several different power supplies and as many neural networks in parallel. Two different algorithms that can be used to combine the candidate sets produced by each network are also presented. The system is capable of diagnosing multiple faults even if trained on single ones.     

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。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断技术探讨

将神经网络技术与模拟电路故障诊断理论相结合,综合运用神经网络交流故障字典法和神经网络直流故障字典法．提出一种实用的分层神经网络故障字典诊断模型。分别讨论了在模拟电路故障诊断的测前模拟方法和测后模拟方法中应用神经网络进行故障诊断的基本方法和步骤,分析了神经网络在故障字典应用中的分类能力、容错能力以及在测后模拟方法中的神经计算高速度优势,着重突出了实际应用中存在的难点,指出了进一步的研究方向和创新点。     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于神经网络的数模混合电路故障诊断模型设计

神经网络是智能故障诊断中运用最为广泛的诊断方法之一,能应对复杂数字电路和模拟电路故障诊断;基于VC++的神经网络诊断系统具有运算速度快、输入输出界面丰富、易于实现在线故障诊断等特点,而Matlab提供强大的神经网络工具箱,在网络训练方面有优势;利用参数文件将二者优势结合起来,可实现功能完善的数模混合电路智能故障诊断系统;诊断实例表明,使用该方法实现数模混合电路故障诊断系统,具有高建模速度和高诊断精度的特点。     

基于小波包神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

模糊神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

将模糊理论和神经网络结合起来用于模拟电路的故障诊断是一种有效的方法.首先测得模拟电路在故障状态和正常状态时各测试节点的电压值,并对其电压偏差值模糊化,从而求得不同故障状态下各测试节点的电压偏差值所对应的隶属度;其次,以各测试节点的隶属度和所对应的故障类型作为训练神经网络的样本,来建立从故障特征到故障类型的非线性函数;最后.将该方法用于视频放大电路的故障诊断.仿真结果验证了该方法的有效性.