基于小波神经网络的容差模拟电路故障诊断方法

以模拟电路的故障诊断为例,利用小波分析,将电路故障信号进行层次分解,获得不同频段的信号成分,取其能反映故障信号特征的成分作为电路故障特征,再输入给神经网络,大大减少了神经网络的输入数目、简化了神经网络的结构、减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.     

模拟故障诊断中的容差处理方法研究

基于斜率故障模型的故障诊断方法较好地解决了线性电路的软故障和硬故障诊断问题,是一种很有价值的故障模型,但是容差问题使该方法不实用,基于此,给出了新的容差处理方法.首先斜率故障模型的公共点(由无故障时两个选定测点的电压值确定)不再是一个定值,而是在实际电路运行中获得,它包含了实际电路元件的容差信息.其次,受容差影响,元件...     

基于特征优选模拟电路故障诊断方法

传统基于最小二乘支持向量机模拟电路故障诊断方法都是使用单一的特征向量组合训练支持向量机所有二分类器,然而实际上每个二分类器对不同的特征向量组合有不同的分类精度。因此,提出了基于马氏距离的粒子群优化算法,为最小二乘支持向量机所有二分类器优选出近最优的特征向量组合。然后,将近最优特征向量组合用于训练和测试该支持向量机。最后把该方法应用于模拟电路早期故障诊断,实验结果表明,基于近最优特征向量组合的诊断精度要高于单一特征向量组合的诊断精度。     

某短波接收机模拟电路故障诊断系统

本文是在研制某短波接收机整机故障诊断系统的基础上完成的。根据文献［１］所提出的一种新的直流故障字典法编制了Ｆｏｒｔｒａｎ程序、建立了该机整机的故障字典、设计了自动测试系统、编制了整机的诊断流程、设计了用户界面，使得该系统的使用简单方便。最后给出了应用该系统对一般中小规模模拟电路单个硬故障进行诊断的方法步骤。实际运行表明，该系统对故障的诊断准确有效，并具有一定的通用性。     

灵敏度分析和SVM诊断模拟电路故障的方法

针对低可测性模拟电路中存在的模糊组问题,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。该方法首先计算被测电路网络传递函数零极点的灵敏度,利用零极点灵敏度提供的信息来对被测电路进行模糊组的划分,组成可诊断的元件集,并引入了支持向量机完成对故障的分类识别。零极点的灵敏度分析确定了被测电路可诊断的元件组,支持向量机结构简单、泛化能力强,实验结果证明了基于灵敏度分析和支持向量模拟电路故障诊断方法的有效性,故障诊断率大于99%。     

模拟电路故障诊断中的故障分离

本文对模拟电路故障诊断中的故障分离和故障字典编制进行了一些探讨，提出了用故障编码进行故障分离和编制故障字典的方法．该法测试后不需任何计算，直接通过查字典就可对故障作出判断．可以有效地节省计算时间和减少测试点．本文给出了建立故障编码和故障字典的方法．     

容差模拟电路诊断中故障隔离的几何方法

针对传统故障字典法的3个主要缺陷,建立了以节点电压增量比作为特征向量的故障字典,该字典能对电路中每个元件的硬故障和软故障作出诊断,具有测前模拟次数少、占用存储空间小、诊断范围宽的特点.针对由于元件参数容差导致故障定位难度大的问题,阐述了如何将几何学中的一些观点应用到故障诊断中,并建立了3个故障隔离的几何模型;最后通过实...     

遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理;利用传递函数对模拟电路进行建模,并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征;使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明,与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比,该方法可以减小诊断“误差积累”的影响,具有更好的误差控制能力。     

基于圆故障模型的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中故障字典法的电路故障响应状态的不可数性,提出了一种新的复平面空间圆故障模型诊断方法。该方法利用电路响应与元件的位置及电路拓扑结构之间的关系,在复平面空间上建立圆函数作为故障特征。故障诊断时,利用测试值到圆中心之间距离与圆半径相等的原理来精确定位故障。实验证明圆故障模型既能解决故障响应不可数问题又能简化故障字典,降低仿真和测试代价。同时,该方法不但能诊断软故障和硬故障,而且也能很好地解决容差问题。     

一种改进的模拟电路k故障诊断算法

利用元件容差的两个基本特性，给出了一种从总体上估计容差的改进ｋ故障诊断算法，实验结果表明本文算法可以准确地定位故障，且受容差的影响较小。     

基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断

针对传统小波神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群-小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.利用该方法对滤波电路进行了故障检测,结果表明,该方法优于传统的小波神经网络方法.     

基于网络树的模拟电路故障诊断

根据电网络理论中树的特性,提出了一种的子网络级的模拟电路故障诊断方法,给出了在大规模电网络中,网络树状态的两个判据及根据网络树状态判据的故障诊断算法。本方法避免了进行 Ｋ Ｃ Ｌ方程校验所带来的复杂计算,且大部分计算可于测试前进行,实时性强,便于在线实现。算法同时适用于线性电路和非线性电路。     

基于峭度和负熵的模拟电路故障诊断方法研究

首先对模拟电路故障诊断中信号的非高斯性进行了分析,然后对信号非高斯性的两个度量值峭度和负熵的计算方法进行了详细研究,最后提出了基于峭度和负熵的模拟电路故障诊断方法,并将该方法应用到实际电路。仿真结果表明该方法不但能缩短神经网络的训练时间,简化网络结构,提高故障诊断率,而且适用于实时的模拟电路故障诊断。     

模拟退火优化算法及其在电子设备故障诊断中的应用

本文给出了一种新的组合优化算法-模拟退火优化算法，对算法的机理、构造准则、参数选取及收敛性作了较深入的理论研究，给出了改进的退火算法；并对模拟电子设备的故障诊断问题作了讨论，给出了基于退火算法的电子线路故障诊断方法。     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.