模拟电路故障诊断的方法研究

本文主要研究了增加动量项BP神经网络算法,与典型的模拟电路系统相结合,设计出能够实现在线和离线诊断模拟电路故障的小型智能诊断系统,实现了智能算法在实际工业生产当中应用,实验证明,采用理论上成熟的动量项BP神经网络算法用于故障诊断,利用嵌入式系统应用性强、高可靠性、低功耗等特点,并且有一定的实用价值。     

浅谈小波方法在模拟电路故障诊断中的应用

模拟电路的故障诊断一直以来就是电路领域的一个研究热点和重点。当前,基于小波分析方法为模拟电路故障诊断提供了一条新的途径。首先提出了小波方法的理论知识,重点阐述了小波变换和基于小波变换的模拟电路故障特征提取,说明了小波方法在模拟电路故障诊断中的应用优越性。     

基于傅丽叶变换——神经网络的模拟电路故障诊断

提出了一种基于傅丽叶变换与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用傅丽叶变换对电路频域响应信号进行数据压缩,用神经网络对模拟电路进行故障诊断。仿真表明,该方法能简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快训练速度,提高诊断准确率。     

模拟和混合信号电路测试及故障诊断方法研究

近年来电子技术发展迅速,基于数字和模拟混合信号的电路应用广泛。尤其是片上系统混合电路的发展,对模拟和混合电路的测试分析及故障诊断提出了新的要求。本文就模拟和混合信号电路的测试及故障诊断的应用现状及存在问题进行了深入的探讨:首先介绍了其研究现状,而后详述了基于小波变换的混合信号电路电流测试方法、探讨了SoC中混合信号测试测试与诊断方法、基于模糊神经网络的模拟电路故障分析诊断等方法。     

探析模拟电路故障诊断技术

当前,模拟电路故障诊断理论经过多年的研究和发展,已经提出了多种模拟电路故障诊断技术,主要有神经网络故障诊断技术、模糊理论故障诊断技术、小波变换故障诊断技术。文章就结合自己对这几种模拟电路故障诊断技术的理解,谈几点个人的体会。     

基于BP神经网络的模拟电路诊断

文章重点阐述了BP神经网络原理和训练过程,结合模拟电路故障特点,论述了BP算法在模拟电路故障检测中应用方法的要点,评价了其中存在的优势和亟待解决的问题。证明了BP算法是解决模拟电路故障的一种可行性和重要性。     

电气设备故障诊断的方法研究

主要介绍了一些诊断电气设备故障的方法,如能及时排除电气设备故障,可以减少巨大的经济损失。     

含分布式电源配电网的智能故障诊断方法

为了保证含分布式电源配电网安全可靠地运行,对其进行故障诊断分析受到了研究者们的青睐。对此,提出了一种基于小波变换和神经网络的智能故障诊断方法,分别实现了能精准地检测出故障的发生时刻和准确地识别出各类短路故障类型的功能,其性能通过修正的IEEE13总线标准系统进行了评估。     

Elman神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用

以四相整流器为故障诊断对象,研究基于Elman神经网络的电力电子故障诊断方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,Elman神经网络训练时间短,计算能力强,能够对区分度不明显的数据组进行模式分类,识别能力强。     

基于多重结构小波神经网络的航姿系统故障诊断研究

根据飞机航姿系统的结构特点和故障诊断过程的特性,建立了复杂设备故障诊断的多重结构小波神经网络模型结构,并将其应用于飞机航姿系统的故障诊断,结果表明,该方法有效地降解复杂系统故障诊断问题的复杂性,提高了航姿系统故障检测和诊断效率,同时为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法。     

基于神经网络的挤压机故障诊断研究

文章采用先进的神经网络技术,结合挤压机故障的特点,对挤压机故障诊断进行深入的剖析和研究,设计出一种安装使用方便、可靠性高的挤压机故障诊断系统。对保证生产安全、高效和经济运行具有重要意义。     

基于小波包分解和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对旋转机械滚动轴承在恶劣工作环境中易于损坏,而目前故障诊断过于依赖人工特征提取的问题,提出了一种基于小波包分解和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法(WPDEC-CNN):通过小波包分解对振动时域信号进行处理,获得表征信号相似的小波系数,再将其进行预处理后输入CNN进行分类识别.试验结果表明,WPDEC-CN...     

电路模型在模拟电子技术中的有效应用

模拟电子技术是电类专业中重要的技术基础课,是学习数字电子技术的基础。电子器件具有非线性的特点,在对其参数和性能进行计算的时候,运算过程比较的复杂繁琐。电路模型的运用,有助于不同条件下电路的检修和使用,并且能够将复杂的问题进一步简化,加快问题解决的速度。     

基于模拟电路教学的仿真系统设计

针对模拟电路课程的知识体系和高职教育的特点,设计和开发一款应用于模拟电路教学的仿真实践平台,该平台收录与课程各个章节知识点配套的实践电路图、关联知识点和若干练习题,用于教学辅助。该仿真系统既可以作为课程的电子教材,也是提高学生动手能力的实践平台,并以共射放大电路为例,详细描述仿真平台的功能设计和框架设计等内容。     

基尔霍夫定律在分析模拟电路中的应用

基尔霍夫定律是电路的基本定律之一,是电路分析计算的基础和依据,应用基尔霍夫定律可以很方便地分析放大电路。     

基于小波包与神经网络的EPS转矩传感器故障诊断

本文针对EPS转矩传感器的故障特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,结合小波包变换中能量可以表征电路的变化情况,提出了故障信号在不同分解频段的能量特征概念及算法,并将其与BP神经网络相结合,提出一种新的EPS转矩传感器故障诊断方法,实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

基于小波-频谱分析的滚动轴承故障诊断的应用研究

对于实际工作中的轴承发生故障时,其故障冲击的能量小,干扰噪声多。直接采用频谱分析得到的频谱图谱线比较密集,有时很难鉴别出故障。本文利用小波多分辨分析能对信号进行不同频段分解特点,研究了小波-频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用。通过对滚动轴承外圈、内圈和滚动体三种不同的早期故障的实验信号进分析,结果证明该方法可以有效的鉴别出滚动轴承的不同故障。     

混合型智能故障诊断方法在TE过程中应用

针对工业过程数据中包含噪声和非线性的特点,提出了一种结合小波分析与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法(WPNN方法),即利用db小波对过程原始数据进行消噪处理,然后将分解后低频系数作为输入样本送入概率神经网络完成故障诊断。将WPNN方法应用于TE过程,并与将原始数据直接送入概率神经网络作故障诊断的PNN方法进行了比较,实验结果表明WPNN方法的故障诊断的准确率明显高于PNN方法。     

汽轮机故障诊断技术的发展分析和研究

改革开放以来,我国各个行业都得到了翻天覆地的变化,都走上了发展的快车道,汽轮机作为工业上重要的生产设备,也得到了显著的发展。汽轮机虽然使用的比较广泛,但是其也有很多的缺陷,那就是受到工作环境的影响,比较容易出现汽轮机故障的情况,一旦出现故障,不仅会影响到企业的经济效益,还可能会对操作人员的人身造成伤害,严重者有可能威胁人员的生命安全,所以必须引起有关部门的密切关注。我国也在积极的对汽轮机故障诊断技术的发展进行着不断的研究,文章首先分析了现阶段我国汽轮机故障诊断技术的发展现状,然后对汽轮机故障诊断技术中存在的问题进行了深入的剖析,并对汽轮机故障诊断技术的发展趋势进行了探讨,希望通过文章的分析能够对汽轮机的故障诊断技术提供帮助,进而更好的促进工业乃至整个经济设备的发展。