模拟电路模块级软故障特征的提取与故障诊断

介绍了一种模拟电路故障诊断中功能模块级的单模块软故障模型的建立理论和特征提取的方法,运用该方法提取的单模块故障特征不仅可以有效区分单模块电路中的各类故障,而且单模块电路的故障特征还可以在多模块电路的单故障和多故障的情况下应用。仿真结果表明,通过采样电路输出并进行相应的信号处理来提取故障模型,可以准确地定位多模块故障电路的故障部位。     

基于GFRF的弱非线性模拟电路特征提取

介绍一种基于GFRF分析的非线性模拟电路故障诊断方法,着重阐述这种故障诊断技术中电路特征的提取方案,重点解决了激励信号的设计,Volterra频域核测量等关键技术问题.利用Volterra频域核辩识非线性系统,确定电路的最高显著阶,设计合适的激励信号,用范德蒙特方法分离出电路的各阶响应,利用公式计算出Volterra频域核.     

模拟电路故障诊断中的特征信息提取

在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。     

容差模拟电路的软故障诊断的小波方法

给出了容差模拟电路软故障诊断的小波与量子神经网络方法,利用小波分析,取其能反映故障信号特征的成分做为电路故障特征,再输入给量子神经网络,不仅解决了一个可测试点问题,并提高了辨识故障类别的能力,而且在网络训练之前,利用主元分析降低了网络输入维数。实验证明了这种方法的可行性与适用性。     

基于RS-PSO-SVM集成的模拟电路软故障诊断

针对模拟电路软故障诊断准确度不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)集成的模拟电路软故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对采集的模拟电路软故障特征信息进行维数约简,然后利用粒子群算法对支持向量机的参数进行优化,以提高支持向量机分类器的诊断性能,最后进行故障诊断。对四运放双二次高通滤波器进行仿真,实验结果表明,基于RS-PSO-SVM集成的模拟电路软故障诊断方法是有效的。与其他常用方法相比,该诊断方法具有更好的故障诊断性能。     

Soft Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on Particle Swarm Optimization

A single soft fault diagnosis method for analog circuit with tolerance based on particle swarm optimization （PSO） is proposed. The parameter deviation of circuit elements is defined as the element of particle. Node-voltage incremental equations based on the sensitivity analysis are built as constraints of a linear programming （LP） equation. Through inducing the penalty coefficient, the LP equation is set as the fitness function for the PSO program. After evaluating the best position of particles, the position of the optimal particle states whether the actual parameter is within tolerance range or not. Simulation result shows the effectiveness of the method.     

基于蚁群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对人为选择支持向量机参数的随机性和盲目性,将蚁群算法的全局收敛和并行计算的特点引入到支持向量机参数的优化中,建立了基于蚁群算法优化支持向量机参数的模型,使两种算法的优点有机结合,通过对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化,使支持向量机分类效果达到最好,并与遗传支持向量机模型比较,结果表明:蚁群算法优化支持向量机参...     

非线性容差模拟电阻电路故障诊断神经网络方法

将线性电路故障定位 l1 范数最优化算法推广到非线性电路的故障定位 ,由于测后计算是基于神经网络计算机环境 ,所需时间较少 ,能满足现代工业实时性需要。实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的     

非线性容差电路的故障诊断

文章着重讨论如何根据容差电路有限可及点上的电压测量，诊断其线性和（或）非线性元件故障，文章利用Ｇｒａｓｓｍａｎｎ流形中的子空间距离证明了ε－故障锥的存在，并由此导出容差干扰下的可诊性条件。为了区别非线性元件的自身故障与似故障。本文仔细分析了可及点电压变化阵的方向能量椭球，并提出了相对方向能量准则。仿真表明，该准则对容差影响是鲁棒的。     

现代模拟电路故障诊断新方法

介绍了模拟电路故障诊断技术的发展历史及现状，探讨了基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论的模拟电路故障诊断新理论和新方法。同时，重点介绍上述各种方法的基本原理和优缺点，分析存在的问题，最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

模拟电路软故障诊断的研究

分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺点进行了探讨;介绍了基于神经网络,结合模糊理论、小波变换的现代模拟电路软故障诊断的两个方向的研究现状;同时从通用的软故障诊断方法、大规模模拟电路的诊断策略和数模混合集成电路的诊断需求三方面指出了模拟电路软故障诊断的发展趋势和亟待解决的问题。     

现代模拟电路智能故障诊断方法研究与发展

对系统可靠性和经济性要求的提高使得模拟电路故障诊断的重要性日益凸显。首先在介绍了模拟电路故障原因及分类的基础上,详细分析了模拟电路故障诊断的特点。针对传统诊断方法的不足之处,介绍了基于人工智能和现代信息信号处理的现代故障诊断方法,包括专家系统诊断方法、神经网络诊断方法、模糊诊断方法和基于核的诊断方法,同时系统地分析了每种方法的基本原理、优缺点、研究进展和典型应用。最后探讨了目前模拟电路故障诊断研究存在的问题和未来的发展方向。     

基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法

主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP算法相结合的GA—LMBP算法。通过诊断实例．比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA—LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率。     

模拟电路中三极管和运放的软故障诊断

基于文献[1]中的斜率故障模型,提出了一种诊断模拟电路中晶体三极管和集成运算放大器软故障的字典法.在含有三极管和运放的电路中,通过对三极管和运放进行等效模型替代,对替代之后的等效电路,利用电路中的两节点电压增量计算出的斜率作为统一故障特征,建立故障字典,实现原电路中三极管和运放的软故障诊断.给出了三极管和运放的等效模型分析和诊断步骤,并用仿真实例证明了诊断方法的有效性.     

模拟电路故障诊断的神经网络优化方法综述

对故障诊断和模拟电路的特点做了简要介绍,分析了故障诊断的现状和相关研究方法。针对目前用于模拟电路故障诊断的神经网络,阐述了优化神经网络的方法--小波变换、遗传算法、模糊理论、粒子群算法和聚类算法等,并对未来的发展方向进行了展望。     

模拟电路故障实时诊断的滤波器方法

本文讨论了一种模拟电路故障实时诊断的滤波器方法,该方法首先用状态空间模型来描述模拟电路,然后利用强跟踪滤波器对模型进行状态与参数联合估计,再利用修正的Bayes分类算法对故障进行检测与分离,从而实现故障的实时诊断.实验结果证明了本方法是有效的.     

模拟电路的多频灵敏度故障诊断方法

文章在灵敏度故障诊断方法的基础上提出多频灵敏度参数识别故障诊断方法，并给出选择测试频率的一般原则。该方法能够适用于可及测试节点较少的电路。针对模拟电路中一般只存在部分元件故障的情况，进一步提出只识别部分故障元件参数的多频灵敏度故障诊断方法，使该方法能适用于更大规模的电路。电路仿真结果验证了所提方法的有效性。     

A Method on Analog Circuit Fault Diagnosis with Tolerance

In this paper, it is proved that the direction of the node-voltage difference vector, which is the difference between the node-voltage vector at faulty state and the one at the nominal state, is determined only by the location of the faulty clement in linear analog circuits. Considering that the direction of the node-voltage sensitivity vector is the same as the one of the node-voltage difference vector and also considering that the module of the node-voltage sensitivity vector presents the weight of the parameter of faulty element deviation relative to the voltage difference, fault dictionary is set up based on node-voltage sensitivity vectors. A decision algorithm is proposed concerned with both the location and the parameter difference of the faulty element. Single fault and multi-fault can be diagnosed while the circuit parameters deviate within the tolerance range of 10 %.     

Soft Fault Diagnosis in Analog Circuits Based on Bispectral Models

Aiming at the problem to locate soft faults in analog circuits, a new approach based on bispectral models is proposed. First, the Volterra kernels of the circuit under test (CUT) are calculated. Then, the Volterra kernels are used to construct bispectral models. By comparison with the fault features of the constructed models, soft faults of linear and weak nonlinear components in the analog circuit are identified and the faults are located. Simulations and experiments show the effectiveness of the proposed method in analog circuits.,