基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法

阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断改进

在运用神经网络进行模拟电路故障诊断的过程中,代表着故障特征的网络输入至关重要,由于小波变换的时频局部化和多尺度分析等特性,将两者结合起来,通过小波变换对模拟电路的输出响应进行故障特征提取,同时解决PSPICE与MATLAB之间的数据通信问题,提出将蒙特卡罗分析产生的所有训练样本经过处理后输入到一个神经网络进行训练的方法,从而避免了训练多个神经网络。利用神经网络对各种故障模式进行分类,实现模拟电路的故障诊断,并进一步与传统的BP网络故障诊断法进行比较。仿真结果表明,该方法可以实现故障检测及定位,诊断的准确率显著提高,适用于模拟电路故障诊断。     

基于动态RBF神经网络的模拟电路故障诊断

提出一种基于动态RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法利用小波变换对故障信号进行预处理,提取特征向量建立故障字典,采用最近邻聚类算法构建动态RBF神经网络,利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.仿真结果表明该方法具有训练速度快,故障准确率高,容错能力强的特点.     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

一种模拟电路功能模块故障诊断的方法

针对实际电路中以模块化的形式实现特定应用功能的模拟电路,按功能进行分类,从实用化的角度研究了其功能故障的诊断方法。以空间电子仪器测试系统中的综合信号处理电路为应用背景,研究了模拟电路模块划分原则和方法,提出了一种模块化功能故障检测方法,并构造了模拟电路第一级功能模块字典;基于测前迭代仿真的通用模拟电路故障诊断方法,通过改进提出了"6点5段式"模拟电路测前迭代仿真方法,并构造了功能模块电路的第二级故障字典,在功能模块故障检测的基础上实现了故障元件的定位和参数区间识别。最后,通过仿真实例验证了该诊断方法的有效性,为模拟电路故障字典法在空间电子仪器模拟电路中的故障诊断实用化奠定了基础。     

基于BP网络的开关电源故障诊断方法研究

分析了开关电源故障诊断方法研究的现实意义,以BP神经网络、数据模糊化和功能测试理论为基础,针对开关电源电路特征提出了采用功能BP网络与子模块BP网络相结合并行处理方法,首先避免了建立庞大的BP网络,其次解决了大规模模拟电路功能模块串行处理效率低的问题.测试和仿真结果表明,所提出的方法能够有效地诊断模拟电路故障模块和故障元件.     

BP神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用

针对电力电子技术中三相桥式全控整流电路中晶闸管的故障问题提出了基于BP神经网络故障诊断的方法。借助Matlab仿真软件建立了三相桥式全控整流电路的仿真模型。通过仿真试验提取出用于BP神经网络训练的学习样本,并确定出用于不同类故障的三层的BP神经网络结构。仿真结果表明了该方法的有效性。     

模糊理论与神经网络结合对模拟电路进行分层故障诊断

文中提出了用神经网络和基于模糊规则的神经网络联合对模拟电路进行分层故障诊断的方法。利用模糊规则将故障定位于某几个元件再用神经网络确定故障元件，针对某些数据对网络收敛不利的情况提出用神经网络进行数据的预处理。仿真结果说明这种神经网络模块化结构和分层测试方法不仅构造简单，便于进行模拟电路的自动测试，而且提高了模拟电路故障诊断的正确率。     

基于BP网络的容差模拟电路故障诊断研究

传统模拟故障诊断多采用K故障诊断法,即在已知拓扑结构和元件参数的标称值前提下,不必对故障进行模拟,就可以计算出各元件发生故障的统一特征,找出故障位置.但对于有容差干扰的电路检测速度将会变慢,甚至影响检测效果的可靠性.鉴于此,引进BP神经网络,将K故障诊断法与BP网络相结合,用于容差模拟电路故障检测,其方法具有实时诊断性和鲁棒性特点.故障诊断实例和计算机仿真结果证明,本文所提出的观点是可行的.     

基于灵敏度特性函数的特征提取与故障诊断

为解决电路故障诊断时故障可靠分类以及特征信息有效提取的问题,提出了一种基于灵敏度特性的故障样本分类和故障特征信息提取方法。基本思想是通过电路的特性分析和灵敏度的计算,进行故障样本的分类及优化,再根据灵敏度的计算结果提取相应特征信息。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进行训练与诊断。对滤波器的仿真结果表明,该方法构造的样本集训练出来的神经网络,对模拟电路故障诊断的平均正确率为85%,优于传统方法。     

基于多类电量测试数据融合的模拟电路故障诊断

提出了一种利用多类电量测试数据、基于神经网络与模糊集理论的模拟电路故障诊断新方法.检测可及节点电压并测量电路在选定的各测试频率下输出对输入的增益,分别利用此两类测试数据,各用一个独立的BP网络对电路进行初步诊断,再运用所提出的模糊融合诊断算法及其故障定位规则进行故障定位.模拟实验结果表明:所提方法克服了基于单一信息诊断方法的不足,对硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障定位准确率高.     

基于BCL-ASA-BP神经网络的模拟电路板芯片故障诊断

针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(Binary Convolution Logistic-Atom Search Algorithm,BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,并采用欧氏距离对特征进行融合,建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着,利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置,提高收敛速度和精度。然后,通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程,获得最优权值和阈值。最后,将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试,完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析,结果表明,BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%,较传统BP算法提升13.9%。     

基于智能信息融合的模拟电路故障定位方法

针对模拟电路故障诊断中存在的测试信息不足、故障定位准确性较低等问题,提出了一种应用智能信息融合技术的模拟电路故障定位方法.该法首先分别采用可测点工作电压及不同测试频率下的电路增益,各用一个独立的神经网络依据改进的BP算法对电路实施初级诊断;然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障定位.所提方法能充分利用故障信息,对模拟电路的软故障与多故障均可进行诊断,故障定位准确率高.     

基于二级模糊综合评判的容差模拟电路故障诊断

针对传统故障字典的3个主要缺陷,以节点电压增量比向量作为特征向量建立故障字典,并结合模糊数学的方法建立了一个新的故障隔离模型对线性模拟电路实施所有的硬故障和软故障诊断。该方法有测前模拟次数少,存储空间小,诊断范围宽的特点。采用二级模糊综合评判模型对故障实施诊断,不仅能定位故障元件,同时还能判断元件参数的改变方向。给出的实验结果也很好地证明本文所使用的理论和方法的正确性。     

基于信息融合的模拟电路故障诊断方法分析

采用2种基于信息融合故障诊断方法,说明用于模拟电路故障诊断的特点.首先利用指定频率下可测点电压、不同测试频率下输出端电压和测试元件的温度3组测试数据,分别用一个改进的BP网络对电路状态进行预处理,得到每个传感器对各待诊断元件的隶属度函数分配,再分别用模糊融合和D-S融和算法进行决策层信息融合并进行故障定位.仿真结果表明:信息融合方法能够克服基于单一信息诊断的不足,提高电路故障诊断的正确率,对单、多软、硬故障均可识别,D-S融合算法在解决电路故障诊断中的不确定性问题方面优于模糊融合.     

基于节点电压增量向量和模糊数学的模拟电路故障诊断方法

本文针对传统故障字典法不能对软故障实施诊断的缺陷,证明了运用节点电压增量向量对软故障实施诊断的基本理论并建立了相应的软故障字典。使用该字典不仅能够诊断出每一元件所有的软故障,且具有模拟次数少、诊断过程简单的特点。同时,为了解决因元件容差而导致故障诊断率低的问题,运用模糊理论设计了一个新的故障判别模型。新的模糊模型中,在高斯型隶属函数的参数估计方法以及判别算法上均与以往的类似方法有很大不同。诊断实例证明了本文所给出理论的正确性,实验结果也表明了新的模糊模型能最大程度地克服因人为经验而造成的误差,有效地提高了故障诊断的精度。     

一种容差模拟电路故障诊断的新方法

以故障字典法和模糊理论为基础,针对经典故障字典不能对元件参数故障（软故障）实施诊断以及由于元件容差的影响而难以实现故障精确诊断的问题,以节点电压灵敏度为关键量建立了模糊规则字典和节点电压增量比向量字典,并以此二字典为基础设计了新的诊断系统。使用该系统不但能够诊断电路硬故障,而且还能够诊断每一元件的所有软故障。对于故障元件,在定位的同时还能判断出其参数的改变方向。新的诊断方法有诊断范围宽、测前模拟次数少、占用存储空间小、计算复杂度小的特点。实验结果证明了新方法对含容差模拟电路故障诊断的有效性。