用元件参数解法的模拟电路故障诊断

本文首先阐明:在模拟电路故障诊断的元件参数求解法中,引进适当的辅助变量有利于降低诊断方程的非线性。注意到文中所导出的这类仅二阶的非线性诊断方程,其Jacobi矩阵具有规则结构,从而给出一个基于QR分解的分块求解算法。最后以文献[5]中的一个视频放大器为例进行比较,结果表明本文的诊断方程及算法效果优异。     

一种新的模拟电路多故障诊断方法

本文提出了一种新的模拟电路多故障诊断方法——组合优化模拟退火法。该方法采用组合优化的思想,综合参数辨识法与故障验证法这两类故障诊断方法的优势,提出了解决测试端口个数小于元件参数个数的诊断方程欠定问题的目标函数,通过模拟退火优化算法对目标函数寻优,可定出故障元件值及非故障元件的容差值,并保证所得解收敛于全局最优。     

模拟电路软故障诊断的研究

分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺点进行了探讨;介绍了基于神经网络,结合模糊理论、小波变换的现代模拟电路软故障诊断的两个方向的研究现状;同时从通用的软故障诊断方法、大规模模拟电路的诊断策略和数模混合集成电路的诊断需求三方面指出了模拟电路软故障诊断的发展趋势和亟待解决的问题。     

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。     

面向性能的故障诊断方法

本文提出了面向性能的故障诊断方法。测后模拟一般都是从基本电路理论开始推导,从测试已知量求解故障位置或故障元件值。但一般从可及节点得到的测量值只是有效值,而不是基本电路理论中所要求的带相位的电量。诊断是为了维修,而维修是为了恢复仪器的性能。文中提出了直接面向性能的诊断与维修方法。先由检测量求解幅频特性,再由幅频特性求解元件值,以定位故障元件。     

无损线终端接任意负载暂态响应分析

本文基于均匀线方程,利用拉普拉斯变换,研究了阶跃激励在终端和起端都不匹配的无损均匀线上多次反射传输情形,借助负载中储能元件响应产生过程的"附加电源",推导出终端为任意负载时求解暂态响应的一般方法,最后通过RC电路和RLC电路分析及仿真实验加以验证了该求解方法的正确性.     

基于FastICA算法的电路故障诊断方法

在电路故障检测中针对元件种类较少且同一种元件重复出现的电路,提出基于FastICA(fast independent component analysis)算法的故障诊断方法。该方法首先对电路中的元件进行分类再按信号叠加算法分组建立测试电路,电路正常工作时测试电路不给电。利用FastICA算法对测试信号进行盲分离,初步判断分离结果后与预先建立的元件故障信号库Mf的信号作相关分析判定故障类型。这种故障诊断方法简单易实现且对元件类型没有限制,在检测过程中元件之间没有相互干扰可确保诊断的准确性。仿真表明该方法能有效判断出电路的故障情况。     

基于灵敏度序列的非线性模拟电路故障诊断

对在非线性模拟电路中采用基于灵敏度序列的故障诊断方法进行了研究.针对非线性参数特性,首先采用分段线性叠代方法构建元件的线性模型,在被测电路中采用戴维南和诺顿定理等效替换;而后分段进行测前仿真,构造故障字典.采用分段线性叠代的方法,巧妙地构建了非线性元件的分析模型,避免了求解繁复的非线性代数方程或非线性微分方程.通过对两种等效替代模型进行分析和比较,指出各自的适用范围.在分段线性化后,引入工作域分析策略,简化了含多个非线性元件电路的测前分析.理论分析和相关实验为研究非线性电路的测试与故障诊断提供了新的方法.     

非线性直流故障电路的规范型分段线性分析

本文应用规范型分段线性法进行了非线性直流故障电路的分析,求解了预先选为测试端口的端口电压值。该法需要的贮存量少,经有限步即可得到解答,计算效率高,并且适用于含有多端口非线性元件的电路,是一个故障诊断测试前模拟法,是分析测试前故障电路的好方法。     

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。     

一种模数混合电路故障诊断新方法

把模拟电路故障诊断的子网络撕裂诊断法与数字电路故障诊断的伪穷举测试法相结合．提出了一种应用于模数混合电路的故障诊断方法。其诊断思想是把串联形式的混合电路，划分成模拟和数字电路两部分．并分别进行诊断。该方法计算量小、诊断定位精度高，适合于工程应用。     

模拟电路故障诊断的发展现状与展望

阐述了模拟电路故障诊断的意义，介绍了模拟电路故障诊断的发展现状，以及应用神经网络、模糊理论和小波分析后发展的趋势。分析了存在的问题，并提出了解决方法。     

Fault Diagnosis in Mixed-Signal Low Testability System

This paper describes a new approach for fault diagnosis of analog multi-phenomenon systems with low testability. The developed algorithms include identification of ambiguity groups, fault diagnosis methodology and solving low testability equations. Our aim is to identify a minimum number of faulty parameters that satisfy the test equations called a minimum form solution. An algorithm to find a minimum form solution is presented, which is based on the solution invariant matrix and an identification of singular cofactors of this matrix. System simulation using a developed C++ and Matlab programs was performed to test different faulty circuits. Test examples are discussed and simulation results are presented.     

A new diagnosis approach for handling tolerance in analog and mixed-signal circuits by using fuzzy math

A novel analysis method for analog circuits test and diagnosis is described in this paper. Diagnosis hypotheses are represented and fuzzy math is used to express the diagnosis hypotheses and strategy. Based on it, new equivalent fault model is presented and used for test node selection and design for test. Especially, parametric fault test for linear analog circuits with tolerance analysis is presented using both sensitivity method and fuzzy analysis method.     

基于Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法

本文介绍一种基于计算最大Lyapunov指数的非线性模拟电路故障诊断方法，它应用混沌方法对一个变周期的多谐振荡器的输出信号进行处理，利用数据替代法生成电路故障数据，借助于小数据量法计算相应的最大Lyapunov指数，将这种混沌特性分析应用于强非线性模拟电路的故障诊断，并对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论；结合实例对该方法进行了计算验证。     

模拟电路故障诊断中的特征信息提取

在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于容差模拟电路故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

Method for Analog Circuit Soft-Fault Diagnosis and Parameter Identification Based on Indictor of Phase Deviation and Spectral Radius

The soft fault induced by parameter variation is one of the most challenging problems in the domain of fault diagnosis for analog circuits. A new fault location and parameter prediction approach for soft-faults diagnosis in analog circuits is presented in this paper. The proposed method extracts the original signals from the output terminals of the circuits under test (CUT) by a data acquisition board. Firstly, the phase deviation value between fault-free and faulty conditions is obtained by fitting the sampling sequence with a sine curve. Secondly, the sampling sequence is organized into a square matrix and the spectral radius of this matrix is obtained. Thirdly, the smallest error of the spectral radius and the corresponding component value are obtained through comparing the spectral radius and phase deviation value with the trend curves of them, respectively, which are calculated from the simulation data. Finally, the fault location is completed by using the smallest error, and the corresponding component value is the parameter identification result. Both simulated and experimental results show the effectiveness of the proposed approach. It is particularly suitable for the fault location and parameter identification for analog integrated circuits.     

基于小波神经网络和相位差的模拟电路故障诊断

根据模拟电路中存在噪声的问题,提出利用相位差来进行故障诊断。通过正常模式和故障模式下相位差和幅值差的特征提取,建立故障字典。然后利用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。通过实例证明,该方法不但诊断准确,而且很切合实际模拟电路。     

具有容差的模拟电路故障定位的神经网络实现

结合Ｋ故障诊断和ＢＰ网络的分类功能,提出了一种神经网络实现模拟故障定位的方法,该方法将ＢＰ网络训练成具有推广能力的广义故障字典。