城轨车辆辅助逆变器IGBT状态识别研究

提出一种基于小波包分解和马氏距离的IGBT状态识别方法,并应用于地铁车辆辅助逆变电路。首先建立Matlab电路模型,分别对该电路的不同故障临界状态和正常状态进行仿真分析,提取输出电流信号进行小波包分解得到信号特征向量,作为特征样本。利用特征样本计算各临界故障与正常情况下的马氏距离,作为识别阈值。实际应用时,将待测电路与正常状态做马氏距离,对比阈值区间完成电路状态识别。实验表明,此方法能简单有效检测区分软硬故障,实现IGBT状态识别。     

模块化神经网络容差模拟电路故障检测

容差模拟电路故障检测对于电子设备的稳定运行而言至关重要,针对传统检测算法计算代价大、训练时间长及检测误差率高的不足,提出基于模块化神经网络的容差模拟电路故障检测算法研究。对神经网络检测模型的功能模块进行划分,并基于功能模块提取容差模拟电路的故障信号特征;基于样本中心到故障特征点的欧式距离,对比故障样本的特征向量,依据模块化神经网络决策分类函数,实现对容差模拟电路故障的准确定位和检测。仿真数据表明,在不同样本容量条件下提出检测算法均具有优势,最低误差值为0.382%.     

基于优选小波基和模糊SOM网络的模拟电路故障诊断

为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络(SOM,self-organizing feature map)相结合的模拟电路故障诊断方法.该方法首先对模拟电路故障响应信号进行小波分解、提取能量值、均值和方差组成输入特征向量,同时采用余弦分离度评价小波变换在不同小波基函数下获取故障特征的有效性,据此选择余弦分离度最小的小波基分解的特征向量输入到自组织特征映射网络进行故障分类.仿真实验表明,利用余弦分离度选择的最优小波基能有效提高模拟电路故障特征提取,模糊神经网络能对故障模式进行精确分类.     

基于RVM和相空间重构的模拟电路PHM研究

针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于RVM的模拟电路故障诊断和预测方法。首先对模拟电路作蒙特卡罗分析得到输出频域响应,然后利用小波分解与重构方法提取模拟电路的故障特征,最后用相关向量机分别对电路进行了单一故障和双故障的诊断研究。接着,对电路进行参数分析,得到不同参数值下的输出响应,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离作为故障特征,并以此表征电路元件健康值,结合相空间重构方法,得到相关向量机的输入输出样本,随后训练学习并实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明,该方法在小样本情况下,诊断和预测效果好,适用于健康管理中实时预测,具有较好的实用性。     

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚甬数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明.该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统，该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性，讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案，通过小波变换提取故障特征，并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景，为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法，并有希望研制成一套高效的检测设备。     

PSO优化LS-SVM在模拟电路故障预测中的应用

针对模拟电路故障预测的特点,提出一种基于PSO优化LS-SVM惩罚因子和核参数的模拟电路故障预测方法;利用小波包分解重构构造能量特征向量,通过计算PPMCC和欧氏距离来表征电路中元件的健康程度,定义为健康度,由此推导出电路发生故障时该元件的故障阈值;应用PSO优化的LS-SVM模型来实现模拟电路的故障预测,预测各个时间点的健康度变化轨迹并估计模拟电路的剩余寿命;通过仿真实验得知,该方法简单便捷,能够有效实现模拟电路的故障预测,具有较好的实用性。     

基于小波分解和RBF网络的三极管电路故障诊断

在分析现有三极管放大电路故障诊断算法不足的基础上,提出了一种基于模型的小波-RBF网络故障诊断算法。在PSPICE环境下建立三极管常见的故障模型,利用多层小波分解优异的时频特性提取故障特征参数,利用RBF强大的非线性分类能力和快速的收敛特性进行了典型共基极放大电路中三极管的软、硬故障诊断仿真。计算及仿真结果显示,这种故障诊断算法具有诊断速度快、诊断正确率高的特点。     

一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断新方法

提出一种基于改进马氏距离的模拟电路故障诊断方法. 根据被测电路的拓扑结构进行可测性分析, 利用测试矩阵确定规范模糊组, 从而得到单故障假设下的可分潜在故障元件. 将马氏距离根据模拟电路的特性作出改进, 并应用于模拟电路潜在故障元件的诊断. 利用测点特征值的改进马氏距离对潜在元件进行划分, 减少可疑故障元件的类别, 在诊断分类时达到提高速度的效果. 实验表明, 所提出的方法对模拟电路软故障诊断速度较快, 具有较好的模拟电路故障诊断测试效果.