模拟电路故障诊断中的故障分离

本文对模拟电路故障诊断中的故障分离和故障字典编制进行了一些探讨，提出了用故障编码进行故障分离和编制故障字典的方法．该法测试后不需任何计算，直接通过查字典就可对故障作出判断．可以有效地节省计算时间和减少测试点．本文给出了建立故障编码和故障字典的方法．     

基于复互小波分析的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断研究中故障特征提取的难题,提出基于复互小波变换的相对幅度?相对相位协同分析的新方法,并根据复互小波变换的特点构建了故障敏感信息提取算法。使用复互小波变换能同时提取模拟电路在不同频率和时间尺度上的故障特征,并且相对幅度和相对相位信息分别从信号“能量”和“时间延迟”两个不同角度表征模拟电路的故障信息。该方法同时使用了蒙特卡洛方法构建正常电路元器件的容差范围,仿真实验结果表明该方法可以有效地解决模拟电路中灾难型和参数型故障诊断问题。     

故障响应指导下基于测试集的故障诊断方法

通过对电路中故障输出特征进行研究,结合增强故障诊断(ADD)测试候选诊断求解方法,提出了故障响应指导下的候选诊断求解方法 ALFDD。依据当前测试激励下实际输出响应与预期输出响应不相同的单故障更可能是故障诊断解的原理,提出了候选单故障集合的概念。针对ADD方法中需对电路的所有单故障求解F_(same)的问题,给出仅对候选单故障集合求解F_(same)的方法。该方法一方面避免了对所有单故障都进行对比并求解F_(same)的问题,提高了诊断求解效率;另一方面有效删除了F_(same)中包含的冗余候选诊断解,提高了候选诊断解的分辨率;此外,还增加了候选故障集中所包含的真实诊断解的数量,提高了候选诊断解的准确率。实验结果表明,与ADD方法相比,ALFDD方法候选诊断分辨率和准确率明显提高,求解效率也有较大提高。     

小波滤波器组在模拟电路故障特征提取中的应用

针对模拟电路伪随机信号测试输出响应的特点,提出基于小波滤波器组技术的模拟电路故障特征提取,利用小波滤波器组将测试响应信号分解成多个子频带后分析其时域和功率谱特征,比较正常电路响应各子频带的时域、功率谱特征量,从中选择与无故障特征差异最明显的特征量作为测试与诊断依据。实验结果表明,该故障特征提取方法有效减少故障混叠,提高故障测试分辨率和测试精度。     

基于复模型的模拟电路故障诊断

参数故障诊断和容差问题是模拟电路故障诊断的两个主要难题。该文从故障建模入手,提出一种新的复数域参数故障统一建模方法。模拟电路输出电压的实部和虚部都是故障元件参数的函数,联立实部和虚部函数,并消掉被建模元件参数,得到与参数无关的函数。该函数只由电路结构、故障元件位置和无故障元件的参数确定。因此,以它作为故障模型就与参数无关,能描述任何参数漂移、开路和短路故障。该模型函数是二次函数,除了无故障点之外,不同元件的模型函数会在复平面上相交于第二个点,称为混叠问题。该文采用多频方法来消除此混叠现象。仿真结果验证了方法的有效性。     

容差模拟电路诊断中故障隔离的几何方法

针对传统故障字典法的3个主要缺陷,建立了以节点电压增量比作为特征向量的故障字典,该字典能对电路中每个元件的硬故障和软故障作出诊断,具有测前模拟次数少、占用存储空间小、诊断范围宽的特点.针对由于元件参数容差导致故障定位难度大的问题,阐述了如何将几何学中的一些观点应用到故障诊断中,并建立了3个故障隔离的几何模型;最后通过实...     

模拟集成电路故障诊断与参数辨识的代数方法

为实现模拟电路参数辨识和降低故障诊断成本,提出一种基于矩阵扰动理论的模拟电路故障诊断和参数辨识方法。该方法不同于基于数字信号处理（DSP）与人工智能的方法,而是从代数观点出发,以被测电路响应矩阵的本征值随被诊断器件参数的变化而变化的对应关系为基础,建立故障模型。该模型将故障检测,故障定位和参数辨识一体化处理,具有易于工程实施的优点。实验结果表明该方法的计算时间开销小,可降低测试成本,故障定位和故障参数辨识精度高,实验结果中的最大辨识误差为2.35%。     

某短波接收机模拟电路故障诊断系统

本文是在研制某短波接收机整机故障诊断系统的基础上完成的。根据文献［１］所提出的一种新的直流故障字典法编制了Ｆｏｒｔｒａｎ程序、建立了该机整机的故障字典、设计了自动测试系统、编制了整机的诊断流程、设计了用户界面，使得该系统的使用简单方便。最后给出了应用该系统对一般中小规模模拟电路单个硬故障进行诊断的方法步骤。实际运行表明，该系统对故障的诊断准确有效，并具有一定的通用性。     

基于模糊诊断理论的航空发动机自动停车故障原因的分析

针对某型航空发动机空中自动停车故障诊断中故障症状与故障原因之间关系极为复杂、不确定等问题,提出了该型发动机故障的模糊诊断方法,建立了发动机自动停车故障模糊诊断的数值理论模型,利用专家知识动态建立了模糊诊断矩阵过程模型,并结合具体自动停车故障案例,实现了该型发动机自动停车故障的模糊诊断,验证了该方法应用于发动机系统故障诊断中的可行性.     

某短波接收机模拟电路故障诊断系统

本文是在研制某短波接收机整机故障诊断系统的基础上完成的。根据文献〔１〕所提出的一种新的直流故障字典法编制了Ｆｏｒｔｒａｎ程序、建立了该机整机的故障字典、设计了自动测试系统、编制了整机的诊断流程、设计了用户界面，使得该系统的使用简单方便。最后给了应用该系统对一般中小规模模拟电路单个硬故障进行诊断的方法步骤。实际运行表明，该系统对故障的诊断准确有效，并具有一定的通用性。     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.     

电网故障诊断的遗传模拟退火算法研究

针对电网出现的复杂故障,如断路器和保护不正常动作或多重故障等情况,结合新的故障诊断优化模型,应用遗传模拟退火优化算法进行故障诊断,寻找使构造的目标函数最小的最优解.将遗传算法和模拟退火算法结合,有效避免了遗传算法过早收敛和模拟退火算法全局搜索较差的缺点,解决了电网故障诊断结果多解和漏解的情况,实现了电网断路器和保护不正常动作的故障诊断.     

利用小波分析的电流测试方法实现模数混合电路的故障诊断

模数混合信号电路已成为未来电路设计的发展趋势,对模数混合电路诊断和测试方面的需求日益急迫。文章首先针对模拟/数字混合电路的故障诊断,基于小波分析理论,提出了动态电流(IDDT)测试方法。其次应用小波变换的时频分析特性,对模拟/数字混合电路正常模式和故障模式的IDDT采样信号进行小波分解,得到特征小波系数,计算出正常模式和故障模式下相应特征小波系数的均方根误差。最后将待检测电路的特征小波系数均方根误差与已知正常及故障模式的特征小波系数均方根误差进行比较,根据结果的异同实现模拟/数字混合电路的故障诊断。通过仿真实验验证了该测试方法的有效性,与传统单一时、频域(FFT)诊断分析方法相比,仿真结果显示,该方法对模拟/数字混合电路的故障有较高的检测灵敏度,可以实现绝大多数故障的准确定位,为模拟/数字混合电路故障的准确诊断提供了一种有效手段。     

基于信息熵和SVM多分类的飞机液压系统故障诊断

飞机液压系统是典型的非线性系统,故障机理复杂,提取故障信息困难,且故障样本较少。针对飞机液压系统部件故障,文章采用了基于信息熵特征权值分配和支持向量机(SVM)多分类的故障诊断方法。先提取飞机液压系统压力信号的统计特征,然后通过计算特征信息熵为特征分配相应权值,将权值较大的特征作为支持向量机的输入向量,最后建立SVM多分类器将正常与多种故障状态进行分类;所采用的方法不仅有效降低了支持向量机模型的计算复杂度,而且提高了分类精度。通过建立飞机起落架收放系统仿真模型,对该故障诊断方法进行了验证研究。仿真结果表明,该方法选用高斯径向基核函数能够有效对液压系统进行故障诊断。     

一种基于量子神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路中部分故障类别发生重叠的特点, 提出了一种基于量子神经网络算法的模拟电路故障诊断方法。在被测电路输出端采集时域响应信号, 计算其峭度和熵, 作为特征量, 并应用量子神经网络算法对模拟电路的各个不同的故障类别进行辨别。实验结果表明, 构建的神经网络具有简单的网络结构, 且故障诊断正确率较 高, 达到9 9. 6 2%。     

遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理;利用传递函数对模拟电路进行建模,并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征;使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明,与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比,该方法可以减小诊断“误差积累”的影响,具有更好的误差控制能力。