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。     

基于可测性分析的模拟电路多频测试矢量生成

提出一种基于可测性分析的模拟电路多频测试矢量自动生成方法。根据待测电路可利用的测试点,进行测试点优选和模糊元器件确定,实现可测性分析;应用灵敏度分析,实现多频测试矢量自动生成。实验结果表明,该方法对模拟电路测试矢量生成非常有效,具有很强的实用性。     

基于灵敏度分析和GA的模拟电路故障诊断

为了实现模拟电路故障的检测,提出了将灵敏度分析与遗传算法结合的算法。该算法利用灵敏度分析估算元件参数偏移量求解故障元件,并用遗传算法寻求最优解。提出改进的自适应遗传算法,实验结果表明该方法对容差模拟电路的多软故障诊断具有较好的诊断率。     

一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法

文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。     

一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于模拟电路故障诊断的神经网络方法。这种方法利用小波分解、数据标准化、主成分分析对输入数据进行预处理,采用k个神经元输出的前馈神经网络结构进行有效训练。该方法检测和识别故障准确率高,系统的鲁棒性和稳定性强。     

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。     

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。     

基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于神经网络和小波分析的模拟电路故障诊断的系统方法。该方法通过对电路的可测性测度计算，选择电路的最佳测试节点，然后利用小波分析作为特征提取手段提取电路的故障特征向量，经归一化和主元分析（PCA）处理后。得到最优特征向量，最后输入到神经网络实现电路故障诊断。计算机仿真结果表明该方法具有更好的故障分辨率。     

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。     

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。     

一种分析模拟电路中互连线的新方法

互连线在高性能模拟集成电路中的影响已变得越来越不可忽视,部分元等效电路法（Partial Element Circuit,PEEC）是一种分析互连线的有效模型,常用方法是再用SPICE等数值模拟软件对PEEC模型进行分析。文中提出的用符号分析法模拟PEEC模型以及其它电路元器件,具有大大降低运算量等优点。基于这一点开发出一套交互式程序,使得包括考虑互连线影响的模拟电路的设计、验证和优化变得更容易、更有效率。     

一种对测试频率不敏感的模拟电路多频参数识别方法

在模拟电路的多频参数识别方法中，一般都存在诊断方程的解对测试频率敏感的问题。针对文献中的多频参数识别方法，提出了2种克服诊断方程对测试频率敏感的技术。并对提出的方法进行了电路仿真验证。     

基于FKCNN的模拟电路故障诊断方法

研究一种将模糊c均值聚类算法与神经网络相结合的模糊聚类神经网络(FKCNN),在分析该网络的结构和学习方法的基础上,对FKCNN的学习算法进行了一定的改进,并将改进后的模糊聚类神经网络应用于模拟电路的故障诊断,探讨了实现方法,设计了算法步骤,并举例对算法有效性进行了验证.结果表明,运用模糊聚类神经网络能够实现对具有状态可测性的模拟电路的故障诊断.     

可诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法

基于支路屏蔽的原理,本文提出一种可以诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法.文中讨论了该方法的诊断原理和字典的建立方法,给出了容差情况下的仿真诊断例子.     

模拟VLSI电路故障诊断的相关分析法

为了提高模拟VLSI电路的测试精度,提出了一种基于数字信号处理的模拟VLSI电路测试方法,将测试响应经余弦调制实现的数字滤波器组完成子带滤波,随后对各子带滤波序列进行能量计算和相关分析,实现模拟响应的数字特征提取,对国际标准电路中的19个故障的实验表明：子带滤波序列的能量计算适合诊断硬故障; 相关分析既可诊断硬故障,又可诊断软故障,实验还表明该方法对故障的分辨率远高于文献[7]。     

基于布尔可满足性的逻辑电路等价性验证方法

提出了基于布尔可满足性(Boolean Satisfiability,SAT)的逻辑电路等价性验证方法。这一验证方法把每个电路抽象成一个有穷自动机(FSM),为两个待验证的电路构造积机,把等价性验证问题转换成了积机的断言判定问题。改进了Tseitin变换方法,并将其用于把电路约束问题变换成(Conjunctive Normal Form,CNF)公式。之后则用先进的CNF SAT求解器zChaff判定积机所生成的布尔公式的可满足性。事例电路验证说明了该方法的有效性。     

基于回路法求解线性网络灵敏度的系统方法

本文从网络的回路分析和网络灵敏度分析的增量法出发，将矩阵的张量运算应用于电路的灵敏度分析中，导出了计算电路支路电流和支路电压灵敏度的一般公式，该方法用于电路灵敏度计算，只需要进行一次电路分析和一些矩阵变换与运算，即可得到电路中支路电流和支路电压对电路参数的灵敏度矩阵。该方法是文献[1]的对偶形式，与文献[1]所提出的方法互补形成较为完备线性网络灵敏度分析方法。