一种模拟电路故障诊断方法的研究

基于模拟电路发生故障会导致电路信号小波包系数某种对应改变以及神经网络非线性逼近的特点,提出了一种基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法。先仿真得到正常和故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Haar小波包变换并提取小波包系数,并对各频段小波包系数变化值的能量进行归一化处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定模拟电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

一种模拟电路故障诊断方法的研究

基于模拟电路发生故障会导致电路信号小波包系数某种对应改变以及神经网络非线性逼近的特点,提出了一种基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法.先仿真得到正常和故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Haar小波包变换并提取小波包系数,并对各频段小波包系数变化值的能量进行归一化处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定模拟电路故障诊断的神经网络模型.仿真结果表明基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法取得了较好的效果.     

一种模拟电路功能模块故障诊断的方法

针对实际电路中以模块化的形式实现特定应用功能的模拟电路,按功能进行分类,从实用化的角度研究了其功能故障的诊断方法。以空间电子仪器测试系统中的综合信号处理电路为应用背景,研究了模拟电路模块划分原则和方法,提出了一种模块化功能故障检测方法,并构造了模拟电路第一级功能模块字典;基于测前迭代仿真的通用模拟电路故障诊断方法,通过改进提出了"6点5段式"模拟电路测前迭代仿真方法,并构造了功能模块电路的第二级故障字典,在功能模块故障检测的基础上实现了故障元件的定位和参数区间识别。最后,通过仿真实例验证了该诊断方法的有效性,为模拟电路故障字典法在空间电子仪器模拟电路中的故障诊断实用化奠定了基础。     

容差模拟电路软故障诊断的一种方法

首先以节点电压灵敏度为基础推导出了电路状态规则表和节点电压增量比矢量故障字典,并以此对故障元件进行定位;进一步地,再根据节点电压增量方程组计算出故障元件参数的变化量,从而达到定量诊断的目的.该方法不仅具有测前模拟次数少、占用存储空间小、诊断范围宽的特点,还能对故障元件参数的变化量进行较精确地估算.文中给出的仿真实验结果...     

一种新的模拟电路故障字典法

本文在文献[1]的基础上,进一步讨论了故障模块的定位算法,提出了一种新的模拟电路故障字典法,并对容差的影响进行了讨论。最后,通过实例验证了这种方法的有效性。     

一种经济实用的PWHM式模拟乘法电路

在阐明脉冲宽度高度调制式模拟乘法器原理的基础上，介绍一种由单片集成运放和比较器构成的电路。该电路具有结构简单，成本低廉，静态特性参数好等特点。     

以一种神经网络模型实现模拟电路故障诊断

本文提出一种模拟电路故障诊断的线性规划法,以及用神经网络对此方法的实现.与其它故障诊断方法相比较,具有适用范围广、准确度高、运算简单、便于实时故障诊断等优点.     

一种基于模型模拟电路模糊故障诊断方法

文中提出了一种基于模型的模拟电路故障诊断方法。它以节点电压为测试量,将元件故障及节点的故障电压模糊化,根据电路的拓扑结构,以节点为基点,以节点电压传递为纽带建立模拟电路的故障模型,以模拟贴近度为判断依据来进行故障诊断和选择最佳测试点,并将测试得到的新的信息不断吸收进去,从而快速而有效地诊断出故障,它利用了模糊量的冗余性,克服了容差的影响,不仅能对硬故障,而且对软故障都能较好地定位到元件级,同时又可在线或离线诊断,文中给出了一个直流电路故障诊断的实例,所得的结果是令人满意的。     

电路分析的几种方法

本文简要介绍分析电路的几种方法。     

模拟电路故障诊断的小波方法

利用小波与神经网络相结合的方法,将小波作为消噪工具,对信号进行消噪和小波多尺度分解,进行正交和归一化处理后,提取特征信息,作为样本输入神经网络进行分类,提出了模拟电路故障诊断的系统方法.本文详述了其诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例.     

一种新型的模拟电路微机辅助故障诊断系统—并行处理系统

传统的模拟电路的故障诊断算法,在线计算时间长,不太实用。本文首先介绍了模拟电路中最为先进的并行处理算法,该算法使得在线计算时间大大降低。然后提出了一种以该算法为基础,并用当前最先进并行处理计算机构成的自动测试装置(ATE)。     

频域内的非线性模拟电路故障诊断

利用Volterra级数分析非线性模拟电路核函数的结论,分析了测试节点输出响应信号各阶频率分量相对于电路中元件参数的灵敏度,从而确定被测电路的故障诊断算法.为了提高灵敏度计算的效率,本文分析了灵敏度计算时非线性元件高阶项对测试节点输出响应信号各阶频谱分量的直接影响因素和间接影响因素,从而避免了两者之间的耦合而增加灵敏度的计算量.实际应用电路的分析结果表明本文介绍算法不仅极大的降低了灵敏度分析的计算量,可广泛应用于非线性模拟电路的自动测试系统.     

一种不需调试的高精度V／I转换电路

本文讨论了一种不需调试、具有较高精度、可提供０－１０ｍＡ或４－２０ｍＡ两种输出电流的实用Ｖ／Ｉ转换电路。     

基于交叉算法的神经网络模拟电路特性分析

本文利用基于交叉算法的神经网络训练方法对模拟电路进行性能分析.前馈神经网络的监督学习通常是一种从上到下(top-down)的学习模式,具有单隐层结构的前馈神经网络也可采用从下到上(bottom-up)学习模式的非监督学习算法来进行,基于交叉算法的复值神经网络训练方法突破以往算法的各种局限,其学习过程将从下到上的非监督学习和从上到下的监督学习相结合,网络性能更优.模拟电路特性分析的仿真研究表明该算法行之有效.