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。     

基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究

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,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性.     

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。     

一种新的模拟电路故障诊断方法

将因元件容差和故障产生的元件参数增量及电路不可及节点电压增量作为优化变量，构造一个新的故障诊断非线性约束Ｌ１范数优化问题，并应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理来处理该Ｌ１范数问题，其显著特点是只需一次优化过程即能估计出最可能故障元件，计算量小，故障诊断实例和计算机模拟结果表明，所提方法是可行的。     

具有容差的模拟电路故障定位的神经网络实现

结合Ｋ故障诊断和ＢＰ网络的分类功能,提出了一种神经网络实现模拟故障定位的方法,该方法将ＢＰ网络训练成具有推广能力的广义故障字典。     

基于神经网络信息融合技术的模拟电路故障诊断

研究了神经网络信息融合技术在模拟电路故障诊断中的应用。利用BP神经网络建立信息融合中心,对多传感器数据进行融合处理,减少模拟电路故障诊断的不确定性。对标准电路的输出电压与电源电流特征信息,及两者融合信息的故障诊断性能比较,表明神经网络信息融合方法用于模拟电路故障诊断是有效和可行的。     

基于神经网络方法的模拟电路故障诊断研究

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜;而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法,应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

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.     

一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法

小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。     

基于Elman神经网络的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路的软故障,文中提出了一种基于改进Elman神经网络与提高特征向量有效性相结合的诊断方法。该方法对不同情况下的输出信号进行3次小波分析,形成8维的特征向量,再与改进的Elman神经网络结合进行分类与诊断。将改进Elman神经网络应用于非线性模拟电路故障诊断中可提高其诊断率与分类率。文中对其诊断方法进行了实验对比测试,结果表明,该方法提高了诊断性能,其诊断率与分类率分别为92.5%和83%。     

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。     

基于PSpice与LM算法的模拟电路故障诊断方法

采用小波神经网络与Levenberg-Marquardt算法相结合的方法,对模拟电路进行故障诊断;用小波对冲击响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取故障特征信息作为神经网络的输入而进行分类。将PSpice与Matlab结合不但能有效的诊断模拟电路,且在收敛性和故障准确性上有了大幅提高。实验仿真表明,通过该方法构造的样本集训练出的网络稳定性高于传统方法,适用于神经网络。     

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。     

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。     

模拟电路故障诊断的结点电压灵敏度比值法

在证明线性电路中结点电压变化量比值等于结点电压灵敏度比值的基础上,提出了结点电压灵敏度比值法,通过结点电压变化量比值和结点电压灵敏度比值的比对确定电路的故障元件。理论分析和实验结果表明,该方法算法简单、诊断速度快,在可测点受限条件下具有较高的诊断精度,特别适合大规模线性模拟电路的故障诊断和测试。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

基于PCA和PNN的模拟电路故障诊断

为了解决模拟电路故障识别困难的问题,提出一种基于主成分分析和概率神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法对采集到的模拟电路故障信息进行特征提取,将提取的故障特征归一化处理后输入概率神经网络,进行训练和故障模式的分类识别。实验结果表明,该方法是有效的,具有较高的故障诊断率。