基于小波分形分析和脊波网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种新型的脊波网络方法来进行模拟电路的故障诊断,这种系统化的方法采用小波分形分析、主元分析和数据归一化作为数据预处理器来进行故障响应信号的预处理,采用脊波网络进行故障元件的分类,并采用主元分析方法选择脊波网络隐层脊波元的数目。仿真结果表明,提出的诊断系统能有效地实现模拟电路的故障诊断,不但能有效地诊断模拟电路的单故障情况,还能诊断多故障情况。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断改进

在运用神经网络进行模拟电路故障诊断的过程中,代表着故障特征的网络输入至关重要,由于小波变换的时频局部化和多尺度分析等特性,将两者结合起来,通过小波变换对模拟电路的输出响应进行故障特征提取,同时解决PSPICE与MATLAB之间的数据通信问题,提出将蒙特卡罗分析产生的所有训练样本经过处理后输入到一个神经网络进行训练的方法,从而避免了训练多个神经网络。利用神经网络对各种故障模式进行分类,实现模拟电路的故障诊断,并进一步与传统的BP网络故障诊断法进行比较。仿真结果表明,该方法可以实现故障检测及定位,诊断的准确率显著提高,适用于模拟电路故障诊断。     

基于径向基函数神经网络和模糊积分融合的电网分区故障诊断EI北大核心CSCD

为有效解决分区故障诊断关于互连区域间联络线的诊断问题,提出了基于径向基函数神经网络和模糊积分融合的大电网故障诊断方法。该方法通过网络重叠分区将大电网划分为若干区域,故障发生后根据警报信息选择性触发警报信息所在区域对应的区域径向基函数神经网络诊断模块,然后利用模糊积分关联融合相连区域关于联络线的诊断输出,实现对联络线的故障诊断。该方法不仅可以诊断各区域内部发生的故障,而且能够有效地诊断区域间联络线发生的故障。算例仿真结果表明:该方法简单、有效,能弥补现有电网分区故障诊断方法在联络线故障诊断方面存在的不足,且能够处理各种复杂故障情况,具有良好的故障容错能力。     

基于径向基函数神经网络和模糊积分融合的电网分区故障诊断

为有效解决分区故障诊断关于互连区域间联络线的诊断问题,提出了基于径向基函数神经网络和模糊积分融合的大电网故障诊断方法。该方法通过网络重叠分区将大电网划分为若干区域,故障发生后根据警报信息选择性触发警报信息所在区域对应的区域径向基函数神经网络诊断模块,然后利用模糊积分关联融合相连区域关于联络线的诊断输出,实现对联络线的故障诊断。该方法不仅可以诊断各区域内部发生的故障,而且能够有效地诊断区域间联络线发生的故障。算例仿真结果表明:该方法简单、有效,能弥补现有电网分区故障诊断方法在联络线故障诊断方面存在的不足,且能够处理各种复杂故障情况,具有良好的故障容错能力。     

基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法

阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。     

基于小波分析及网络的电力电子电路故障诊断方法

针对电力电子电路故障,结合小波多分辨分析,将信号的特征提取作为网络的第一层,用小波函数代替普通神经网络中的S函数,提出了函数型和权值型两种不同的4层小波神经网络方法,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故障元之间的对应关系,实现了电路的故障诊断,并与用普通BP网络诊断的结果进行了比较。仿真结果验证了两种方法的正确性。     

容差电路软故障检测与定位

提出了一种基于统计理论与神经网络数据融合、可用于容差模拟电路软故障检测与定位的诊断方法.该方法将故障诊断分两个阶段进行,即故障检测与故障定位.通过监测可测点工作电压,利用所构建的故障阈值函数与故障判据来实现容差电路的故障在线检测.再通过离线测量电路在不同测试频率下输出对输入的增益,利用可测点工作电压与电路增益,运用所提出的数据融合方法及改进的BP算法对电路进行故障定位.模拟诊断结果表明,所提方法不仅可用于硬故障诊断,而且还能实现容差电路的软故障诊断,所需测试节点少,故障检测与定位准确率高.     

基于径向基函数神经网络的中速磨煤机故障诊断

为了能够对磨煤机早期故障做出预测并有效判别故障类型,提出了基于径向基函数神经网络的磨煤机故障诊断方法。介绍了该方法可以有效地处理故障征兆与故障类型之间的不确定性,具有很好的分辨力。应用该方法对某电厂HP碗式中速磨煤机的故障特征数据集进行了仿真实验,表明该方法故障诊断正确率高,诊断结果是有效的。     

基于BP网络的开关电源故障诊断方法研究

分析了开关电源故障诊断方法研究的现实意义,以BP神经网络、数据模糊化和功能测试理论为基础,针对开关电源电路特征提出了采用功能BP网络与子模块BP网络相结合并行处理方法,首先避免了建立庞大的BP网络,其次解决了大规模模拟电路功能模块串行处理效率低的问题.测试和仿真结果表明,所提出的方法能够有效地诊断模拟电路故障模块和故障元件.     

基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题,在量子计算和人工神经网络结合的基础上,提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法,并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断.实验结果表明:量子神经网络有一种固有的模糊性,它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中,从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点,且能正确地识别大部分的样本故障模式,成功地完成电力电子电路的故障诊断.     

特征和神经网络参数同步选择的模拟电路故障模型

针对当前模拟电路故障特征和参数选择的不匹配难题,提出了一种特征和神经网络参数同步选择的模拟电路故障模型。首先提取模拟电路的信号特征,并进行归一化处理,然后将特征和神经网络参数编码成一个粒子,每一个粒子根据自身和粒子群的最优位置寻找最优特征和神经网络参数,最后建立模拟电路故障诊断模型,并将其应用具体模拟电路故障诊断应用中。结果表明,模型的模拟电路故障率达到97%以上,而且模拟电路故障结果要优于当前经典模型,具有更高的实际应用价值。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断法

基于反传神经网络,本文提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。这一方法较好地解决了单一硬故障字典法在计算机内存和速度要求以及处理容差和噪声方面存在的问题,为模拟电路的故障诊断在线应用提供了一种新的可行途径。     

基于多输出衰减径向基函数神经网络的电网故障诊断

为提高电网故障诊断神经网络模型的构建速度,提出了一种基于多输出衰减径向基函数（Multi-output Decay Radial Basis Function, MDRBF）神经网络的故障诊断方法。DRBF神经网络不需训练即能以任意精度一致逼近任意连续多变量函数。介绍了单输出DRBF（Single-output DRBF, SDRBF）神经网络,分析了其存在的不足,即只能处理单输出变量问题,不能直接应用于电网故障诊断。在此基础上,根据电网元件的故障特点,提出了将SDRBF神经网络演变为多输出DRBF（Mu     

基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断。通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能。比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本。     

基于BP算法的模拟电路故障诊断

文中就BP神经网络的学习算法进行了分析,使用PSPICE软件对电路进行仿真,在此基础上建立了模拟电路的BP神经网络故障字典库。通过查阅字典库实现模拟电路的故障诊断。指出了BP神经网络在模拟电路故障诊断过程中存在的网络泛化性能差的问题,并提出了解决办法。经过仿真实验验证,这种方法用与模拟电路故障诊断相结合能够提高神经网络检测故障的智能性,提高故障诊断的准确性,结果较好,具有一定的应用价值。     

MRA-PCA-PSO组合优化BP神经网络模拟电路故障诊断研究

为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难、输入维数过高和故障信号无法进行有效分类等问题,提出一种组合优化反向传播神经网络故障诊断方法。首先采用多分辨率分析提取故障信号特征,用其能量谱构造特征向量,通过主成分分析进行降维,以减少计算规模,然后利用粒子群算法优化神经网络,克服其易陷入局部极小值的缺陷,从而达到准确识别故障类型的目的。最后以四运放高通滤波电路为测试对象,通过仿真验证该方法在模拟电路故障诊断的有效性和可靠性,结果表明能提高约10%的诊断准确率。     

基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断.通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能.比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本.     

一种新型小波及其在转子断条故障诊断中的应用

脊波是继小波变换后提出的一种新型多尺度分析方法,体现了比小波变换更好的处理效果。描述了脊波分析方法的基本原理及其实现算法,阐述了一种脊波分析方法在感应电机转子断条故障诊断中的应用途径,给出了实验方法得出了结论。     

基于MHHO-BP算法的DC-DC电路软故障诊断

针对DC-DC电路软故障诊断中特征提取困难和分类准确率低的问题,提出了一种基于多策略改进哈里斯优化算法-反向传播MHHO-BP)神经网络的故障诊断方法。该方法通过VMD对故障信号进行处理,提取其时域和频域特征作为故障向量,采用MHHO算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立DC-DC电路的VMD-MHHO-BP软故障诊断模型。实验结果表明,对于DC-DC电路软故障,该方法相较于鲸鱼优化算法(WOA)和蝴蝶优化算法(BOA)优化BP神经网络,其诊断效果好,准确率高。     

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。