模拟神经网络VLSI脉冲流技术在故障诊断中的应用分析

介绍了模拟神经网络VLSI脉冲流技术实现神经网络模式识别硬件电路的方法，并且直接将故障分类。提出利用包含有故障信息的原始模拟噪声信号，经过前置信号处理和神经网络运算，得出VLSI电路输出端电容的电压值－代表待识别信号与模板故障信号的“欧氏距离”，以实现噪声故障信号的实时硬件在线识别。     

脉频调制神经网络VLSI的设计及应用

本文提出了一种用于故障诊断识别的改进脉冲频率调制(PFM)VLSI神经网络电路,改进了传统的基于软件的机械故障诊断模式,发挥了神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路,而且该神经网络电路的突触权值不需要学习调整,降低了电路的复杂性.以此电路为基础,设计了进行主轴承噪声故障诊断的神经网络故障识别系统.将含有故障信息的原始噪声信号,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,得出VLSI电路输出端电容的电压——代表待识别信号与模板故障信号的“欧氏距离”,进而判断出故障的类别.经过仿真测试,基于硬件的诊断系统的识别性能接近于基于软件的系统.     

基于蚂蚁路径的时序电路故障诊断算法

提出了一种VLSI时序电路自动测试型生成(Automatic test pattern generation，ATPG)的新算法。传统ATPG算法采用局部状态转换图或收集门级电路的知识以及提取电路规则来解决时序电路ATPG的困难。本算法引入新的模型，着重解决了ATPG中的计算冗余问题。在蚂蚁路径模型的基础上，前向搜索得到了重建，故障点的前向传输和回溯归结到了单一路径之上．而该路径上可能分布着许多待测的故障点，从而改善了以往时序电路ATPG算法中搜索重复而导致的计算冗余问题，同时，最小测试向量的获取为数学定理所证明。最后在Benchmark电路上进行的与ILP算法的比较试验表明，本算法具备同样的故障覆盖率，且速度更快。     

基于噪声信号的声源检测与故障诊断

根据设备发出的噪声信号进行在线声源检测与故障诊断是一项很有价值的研究课题，文章总结了常用的声源检测方法，并重点分析了小波技术应用于声源检测与故障诊断的基本理论和具体实现途径。应用实例表明，小波技术与传统信号处理方法相结合可以更有效地进行声源检测与故障诊断。     

基于蚂蚁路径的多故障诊断算法研究

提出了一种针对VLSI电路多故障ATPG(Automatic Test Pattern Generation)的新算法。该算法引入蚂蚁路径定义，将多个故障点的前向传榆和回溯归结到一条单一路径之上，从而解决了以往多故障ATPG算法中搜索重复导致的计算冗余问题。     

基于遗传算法的VLSI电路划分方法

电路划分是降低超大规模集成电路设计复杂性有效方法，提出了一种基于遗传算法的电路划分算法，该算法不仅适用于电路的二划分和K划分问题，而且可以满足划分对子集的大小和面积等多约束的要求。     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题，建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数，用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值，通过实验仿真，将本算法和遗传算法进行了比较，结果表明不论在解的质量和收敛速度方面，禁忌搜索算法优于遗传算法。     

基于边界扫描技术的VLSI芯片互连电路测试研究

对VLSI芯片互连电路测试过程数学描述模型及测试原理进行了研究，在此基础上提出了一种基于边界扫描技术的VLSI芯片互连电路测试实现方案。以PC机为测试平台的测试实验结果表明：该方案成功地完成了边界扫描机制试验电路扳上互连电路的桥接、S—A—1型、S—A—0型等多种类型故障的检测。     

离散小波变换的VLSI架构

这篇论文对小波变换技术及其VLSI实现架构进行了回顾与总结。重点讨论了离散小波变换及其快速算法——Mallat算法。然后对该算法的几种典型VLSI实现架构进行了讨论和比较，并对未来的工作给出了建议。     

VLSI并行测试生成系统的一种动态层次框架

随着VLSI技术的发展和计算机性能的提高,并行测试生成系统不仅必需而且可行,本文在总结已有并行技术的基础上,提出了并行测试生成系统的一种动态层次框架,并给出了一种实现方案。     

PWM型VLSI神经网络在故障诊断中的应用

An improved pulse width modulation (PWM) neural network VLSI circuit for fault diagnosis is presented, which differs from the software-based fault diagnosis approach and exploits the merits of neural network VLSI circuit. A simple synapse multiplier is introduced, which has high precision, large linear range and less switching noise effects. A voltage-mode sigmoid circuit with adjustable gain is introduced for realization of different neuron activation functions. A voltage-pulse conversion circuit required for PWM is also introduced, which has high conversion precision and linearity. These 3 circuits are used to design a PWM VLSI neural network circuit to solve noise fault diagnosis for a main bearing. It can classify the fault samples directly. After signal processing, feature extraction and neural network computation for the analog noise signals including fault information, each output capacitor voltage value of VLSI circuit can be obtained, which represents Euclid distance between the corresponding fault signal template and the diagnosing signal, The real-time online recognition of noise fault signal can also be realized.     

基于BP神经网络的故障诊断技术研究

分析了传统的故障诊断方法的特点和缺点,在此基础上选择BP神经网络应用于故障诊断,详细探讨了BP神经网络的建模方法,根据设备的层次结构和特点,将集成神经网络应用于故障诊断,有效地克服了单一神经网络故障诊断的一些缺点,大大提高了故障诊断的效率和准确率.     

基于PNN的飞机发动机故障诊断研究

鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

基于神经网络的设备故障诊断

文中介绍了一种基于人工神经网络的设备故障检测和诊断方法,其ANN集是用基于知识的解析冗余关系组织的,并用遗传算法进行ANN的设计和训练。将该方案用于感应式发动机的故障诊断,以评估该方案的性能。     

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统,该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性,讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案,通过小波变换提取故障特征,并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景,为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法,并有希望研制成一套高效的检测设备。     

基于BP神经网络的电子电路故障诊断技术

提出利用BP神经网络进行电子电路故障诊断的基本思想、基本步骤,并通过MATLAB软件编程,对实际问题的解决进行仿真,说明该技术的可行性和有效性,为电子电路的故障诊断提出新思路。