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.     

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。     

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。     

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。     

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DSP的模拟电路诊断系统的实现

以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,深入研究了模拟电路的故障特征提取和故障诊断方法。用TMS320F2812对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,实现了模拟电路软故障诊断。验证了使用DSP实现模拟电路故障诊断系统的可行性。     

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。     

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.     

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.,     

模拟电路故障诊断系统的设计

介绍了板级模拟电路故障诊断系统,论述了系统的硬件组成和软件功能,该系统结合了测试技术、故障诊断理论,将专家经验融合到计算机软件系统中,能自动完成电路板的性能测试,并根据性能测试结果生成故障隔离引导树,引导操作人员对被测电路板进行故障的检测和维修.系统符合开放的、模块化、通用化的构建思想及在硬件资源的可互换方面的考虑,大大提高了系统的扩展能力和测试程序集(TPS)的重用性,节约了软件开发的成本,对于开发集数字电路与模拟电路为一体的通用故障诊断平台具有一定的借鉴作用.     

模拟电路故障诊断的信息融合新方法

针对测试信息不足造成模拟电路故障诊断准确率较低的问题,为充分利用有限测试信息,提出一种模拟电路故障诊断信息融合新方法.首先,将采集的故障样本集变换到不同特征空间,然后利用所提出的马氏距离分布熵求取各特征空间的相对优势分类集,在此基础上,定义相对优势属性约简提取各特征空间的局部最佳可分性信息,最后,对基分类器结合所提出的自适应类模糊密度赋值方法进行模糊积分融合.国际标准电路故障诊断实例表明,所提方法能有效提高模拟电路的故障诊断率.     

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断

模拟电路的可靠性决定了电子设备的可靠性.针对目前BP网络在模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性等问题,提出多频组合法,对电路中的软故障进行诊断.通过在电路输入端施加3 V的正弦激励,选取不同的测试频率,对测试点进行测试,得到各待测元件的故障值.该系统解决了模拟电路中的容差问题,提高了诊断率,并在仿真中得以证明.     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断一直是一项富有挑战性的研究课题。文章在简要介绍BP神经网络基本原理的基础上,以差分放大电路为例,设计并实现了基于BP算法的模拟电路故障诊断方法,建立了模拟电路故障诊断BP神经网络模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能实现对模拟电路故障的正确诊断。