模拟电路的分块故障诊断法

本文使用网络分解技术研究了模拟电路的故障诊断问题，导出了支路分块故障诊断方程，只需检验方程的相容性，按照最终的分解水平就能把故障定位到尽可能小的子电路中。对存在不可测节点、容差情况和连接支路的故障也进行了讨论。     

基于改进区间迭代法的容差网络故障诊断

本文在文献[1,2]的基础上,提出了一种改进区间迭代的新算法。文中首先论述该方法的迭代步骤。然后,把这种方法应用到容差网络故障诊断中去,并与其他算法进行比较,取得较为精确的计算结果。     

一种基于贝叶斯决策理论的模糊集划分方法

1引言故障诊断字典法是模拟电路故障诊断中具有较高实用价值的方法，该法对含一定容差的线性、非线性电路的硬故障有较好诊断能力．其实施步骤包括：故障集与激励信号选择、模糊集划分、节点优选、故障隔离、故障字典建立、根据测试向量诊断故障[1]．其中模糊集划分是字典法实施的关键，它将直接影响节点优选、故障隔离及故障字典的建立．而故障字典则是最终诊断的依据，所以模糊集划分的合理性将关系到故障诊断的有效性．2传统模糊集划分法由于模拟电路元件参数具有容差，造成电路实际响应也具有容差，使得计算值和测量值不一致．而且由于…     

传感器故障诊断中确定阈值的随机变量方法

决策逻辑的阈值的确定是传感器故障诊断中的难点。将参数容差处理为随机变量,得到了随系统输入变化的阈值,理论和数字仿真结果都证明了该方法的正确性。     

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚甬数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明.该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

基于量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

给出了容差模拟电路软故障诊断的量子神经网络方法,将传统的模拟电路故障诊断方法与量子神经网络结合起来,多层激励函数的量子神经网络不仅具有BP网络所有的优点,还克服了BP网络在模糊分类方面的缺点,即利用量子神经网络对其输入的容错能力在一定程度上克服了模拟元件的参数容差的影响,模拟电路故障的复杂性及广泛非线性也能利用量子神经网络的非线性映射能力加以解决,同时还可对模糊数据进行模糊分类;通过应用量子神经网络,实现了容差模拟电路单软、多软软故障的诊断。     

人工神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,针对这两个问题,几年来,人们提出了许多相关的诊断方法。但是,迄今为止．尚没有一种通用的、行之有效的方法。因此,尝试将自组织竞争网络引入到模拟电路的诊断过程中,并提出一种基于竞争网络的诊断方法。由于自组织竞争网络在非线性映射、容错与自学习方面的独特优势,理论上对于解决模拟电路的容差和非线性问题是非常适合的。最后,实例表明,基于竞争网络的方法能够准确识别出电路中的故障。     

大规模集成电路模块级云-小波故障诊断

随着集成电路的结构功能模块化,元件级诊断已没有必要,且容差特性将导致累积误差缺陷。对此提出一种云模型嵌套小波网络的大规模集成电路故障诊断方法。采集网络撕裂后的模块化集成电路状态信息,用正向云模型对采集量归一化预处理作为小波网络数据量输入,经训练后的输出数据组逆云化处理,得出辨识明晰的诊断结果。例证说明,该方法提高了集成电路的故障诊断精度。     

基于动态容差关系的不完备信息表约简研究

在扩充粗糙集理论中,容差关系是一种处理不完备信息系统的工具.但容差关系可能会导致知识粒度较大,分类精度较低等问题.针对文献[2]提出的改进的容差关系,提出了动态容差关系得扩充粗糙集模型,设置了动态概率阈值.根据实际数据的不完备情况动态确立概率阈值,调整容差关系程度,仿真实验结果证明了该动态容差关系模型的有效性.     

基于BP网络的线性电路故障诊断

本文研究了基于神经网络的有容差线性电路故障诊断问题，提出了反向传播神经网络训练厉故障诊断器的具体方法。