一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点，提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法，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。相对于传统的故障诊断方法，用小波变换对故障信号进行预处理，大大减少了神经网络的输入数目，从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间，并提高了辨识故障类别的能力。对实例电路仿真结果表明，该方法能正确识别各种故障状态，准确率高。     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,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.相对于传统的故障诊断方法,用小波变换对故障信号进行预处理,大大减少了神经网络的输入数目,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高.     

基于组合优化BP神经网络的模拟电路故障诊断

电子系统的可靠性已成为影响系统正常运行的关键,因此电路故障的诊断越来越受到重视。基于BP神经网络的诊断方法是目前实现模拟电路故障诊断的有效方法之一。文章针对已有BP神经网络模拟电路故障诊断技术的不足,提出了一种组合优化的诊断方案。该方案采用遗传算法优化确定BP神经网络的初始权值,以规避BP神经网络易陷入局部极小值的不足,然后应用L-M方法在这个局部解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解或者近似最优解。该方案发挥了BP神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力,有效提升了基于BP神经网络模拟电路故障诊断的性能。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

对模拟电路的故障诊断,本文采用一种将遗传算法和BP神经网络结合的智能诊断方法-GA-BP算法,实现了模拟电路的故障诊断.该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法进行训练.通过仿真结果比较分析,经过遗传算法优化过的神经网络的训练步教大大减少.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点.     

基于BP神经网络的提速道岔故障诊断算法

在分析提速道岔动作电流曲线变化规律的基础上,提出一种基于BP神经网络的提速道岔故障智能诊断算法。通过总结典型提速道岔故障动作电流曲线,提取动作电流曲线特征向量值,采用BP神经网络对提速道岔特征向量与道岔故障类型的映射样本集进行训练及测试。实验表明,基于BP神经网络的提速道岔故障诊断算法精度高、效果好。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断

针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于LM算法的神经网络故障诊断方法;主要包括故障特征的选取以及神经网络的建立.其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法.试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优于标准BP算法,可有效提高故障诊断性能.     

基于BP神经网络的变频器功率变换主电路故障诊断研究

提出一种基于BP神经网络的变频器功率变换主电路故障诊断方法。通过对变频器功率变换主电路的故障类型及原因进行分析，提取了反映故障状态的四个特征参数。利用BP神经网络，采用自适应学习速率动量梯度下降BP算法，实现了故障模式的模式识别。     

一种基于量子神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路中部分故障类别发生重叠的特点, 提出了一种基于量子神经网络算法的模拟电路故障诊断方法。在被测电路输出端采集时域响应信号, 计算其峭度和熵, 作为特征量, 并应用量子神经网络算法对模拟电路的各个不同的故障类别进行辨别。实验结果表明, 构建的神经网络具有简单的网络结构, 且故障诊断正确率较 高, 达到9 9. 6 2%。     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

基于BP神经网络的逆变器开路故障诊断方法

为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号特征。根据故障特征和诊断目标,建立三层神经网络故障模型,确定神经元数目和传输函数。将故障特征信号作为BP神经网络的输入,通过Levenberg Marquardt算法实现对神经网络的训练,用训练后的神经网络模型实现对变频器逆变电路的故障诊断。结果表明:直接波形采样实现简单;可实现1只或2只IGBT同时开路故障准确定位;所提出的故障诊断模型诊断准确率高。