非线性模拟电路软故障诊断方法

针对非线性模拟电路故障诊断中软故障诊断的难题,提出了Volterra级数结合隐马尔科夫模型（HMM）进行故障诊断的方法。首先利用梯度搜索算法求解Volterra级数并提取出故障特征,然后利用提取出来的故障特征构造出观察变量对隐马尔科夫模型进行训练,最后用训练好的隐马尔科夫模型完成故障诊断。实验结果表明,该方法能有效提取故障特征,提高故障诊断效果。     

非线性电路的神经网络故障诊断方法

针对非线性动态电子电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。通过故障字典的建立,对电路故障响应进行预处理后得到的故障特征作为神经网络的输入,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,对故障类别进行辨识,并对电路进行了可测性分析,从而实现非线性电路的故障诊断。详细的仿真过程及结果表明, 该方法有效地解决了非线性电路辨识难的问题,能较好地对故障模式进行分类,取得了满意的诊断效果。     

非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性.     

一种模拟滤波器电路的故障诊断方法

针对模拟滤波器电路,提出了一种基于测前仿真和测后仿真相结合的故障诊断方法;在测前仿真环节,通过仿真获取电路正常状态及故障状态的幅频响应曲线,引入“区别度”计算电路故障状态和正常状态的区分程度,从而确定电路的可测故障集,并通过频率选择建立可测故障集的故障字典;在测后仿真环节,通过不同频率的激励获得电路故障状态的测试数据,再利用“区别度”计算测试数据与故障字典中各故障特征的区分程度,通过最小“区别度”实现故障检测及故障元件的定位;最后通过一个滤波器电路仿真实例,基于PSpice仿真和Matlab程序计算实现了基于测前仿真的可测故障集确定和故障字典建立,以及基于测后仿真的故障检测和故障元件定位,验证了文章提出方法的实用性。     

模拟电路故障诊断仪的设计

提出一种实用的分层故障字典诊断模型。首先进行子网络撕裂,缩小字典规模,随后运用交流故障字典法划分故障模糊集,最后运用直流故障字典法定位故障元件。该诊断模型有效地克服了传统故障字典方法中字典规模过于庞大的缺点。并且便于实现模拟电路的自动测试,故障定位准确率高。文中同时阐述了算法的应用和软硬件设计要点,并在某高炮控制系统模拟电路故障诊断中得到了应用。     

基于测点必要度的模拟电路测点优选方法

针对模拟电路的测点选择问题,根据测点的必要程度,提出了“测点必要度”的概念,同时结合“故障隔离度”的概念,建立了新的测点优选方法,给出了新算法的详细计算过程和应用实例．实验分析结果表明,新算法的计算效果优于熵算法和基于故障隔离度的测点选择算法,可用于复杂模拟电路的测点选择．     

基于Volterra级数的模拟电路故障诊断

Volterra级数是一种泛函级数,时域和频域核有明确的物理意义,不依赖于系统的输入,因而完全反映了系统的本质特性。因此可以用Volterra级数作为非线性模拟电路的分析工具,通过直接分析非线性模拟电路的频率响应以提取故障特征,从而实现非线性模拟电路的故障诊断。     

基于集成多神经网络在模拟电路故障诊断中的研究

以进行模拟电路故障诊断为主要目的,针对单神经网络故障字典法在进行复杂电路系统故障诊断时,对多故障和多任务诊断的不足之处,讨论了基于多故障的神经网络集成技术,采用集成多神经网络来提高诊断速度和精度,提出了集成多神经网络故障字典法来解决多故障任务,对基于层次分类模型的多重结构神经网络进行了研究,给出了两种对故障定位的统一融合算法,克服了采用单神经网络多故障时学习速度慢,出现新故障的网络要重新进行学习等缺点.并给出了应用实例.     

非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.     

基于Volterra频域核辨识的非线性模拟电路故障诊断

基于Volterra级数时域频域混合模型,提出了辨识非线性模拟电路频域核的故障诊断方法.利用混合模型辨识算法和范德蒙特法估计各种故障状态下电路响应的前3阶频域核,提取故障特征并与相应的故障模式一起构成特征样本集,借助于支持向量机多分类器进行分类识别,实现非线性模拟电路的故障诊断.阐述了诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例.仿真结果表明,该方法的故障识别率较高,便于计算机计算.     

基于测前迭代仿真的模拟电路故障诊断方法

针对非线性模拟电路中元件表现出的折线故障特征,提出一种基于测前迭代仿真的模拟电路统一故障诊断方法.在测前将线性元件参数分段划分区间,在各区间进行仿真得到节点电压平面上的点计算斜率特征,对于斜率变化的区间重新进行参数扫描,并通过迭代仿真得到连续平滑的折线轨迹上的点作为测后诊断依据;在测后诊断中,通过计算实测点到各条折线轨迹的点集合的最小距离来定位电路故障,并根据测前仿真的分段信息对故障元件的参数区间进行识别.文中利用计算机程序实现了测前迭代仿真和测后故障定位及参数区间识别,能够同时诊断容差电路元件的硬故障(开路、短路)和软故障(元件参数变化至容差允许范围之外).最后通过实例的仿真实验和实际电路实验验证了该方法的有效性.     

基于斜率故障模型的模拟电路软故障字典法

提出了一种新的模拟电路故障字典法。与传统方法不同,该方法利用两个节点电压之间的关系函数作为故障特征。对于线性模拟电路,节点电压关系函数为一次函数,函数的斜率可以作为故障模型,同时可以诊断硬故障和参数(软)故障。由于模拟电路存在容差,最小直线距离法可以用于处理电路中的容差问题。     

基于SOFM网络的模拟电路故障诊断方法研究

讨论了基于自组织特征映射神经网络SOFM实现交流字典的故障定位方法 ,该方法对单、多软硬故障的识别快速且有效。同时 ,利用神经网络的泛化性 ,有效地克服了容差因素对故障定位的影响。     

模拟电路故障字典开发平台

针对模拟电路板故障诊断和维修中存在的困难,引入基于故障字典法的模拟电路故障字典开发平台,该平台集成了电路模型图形化输入、元器件故障自动插入、交流频率自动选取、诊断测试点优选等关键技术,通过对电路的自动仿真与数据分析实现了模拟电路故障诊断用故障字典的自动生成;通过结合实际模拟电路板验证表明,应用陔平台可有效避免传统依赖人工分析进行故障诊断遇到的各种难题,对提高模拟电路板故障诊断效率以及实现模拟电路板的自动测试都具有重要意义。     

模拟电路免疫记忆网络故障诊断新方法

提出了一种基于免疫记忆网络理论与$k$近邻算法的模拟电路故障诊断方法。首先,利用免疫记忆网络寻找各故障空间的最佳记忆抗体。在免疫记忆网络中根据浓度来选择记忆抗体,以促进记忆抗体在各故障空间的均匀分布。利用克隆和超级变异机制来保证抗体多样性,再利用浓度和期望值对抗体进行促进和抑制,以避免早熟现象的产生;然后,根据所得到的各故障空间的最佳记忆抗体,使用改进的阈值k近邻算法对抗原进行故障分类;最后,以带通滤波器为诊断实例,利用实际电路测试数据和仿真数据作为测试样本进行故障诊断性能评估;实验结果证明该故障诊断方法具有较高的故障诊断率。     

模拟电路仿真与故障字典生成方法

针对模拟电路故障诊断需求,对模拟电路仿真和故障字典生成的实现方法进行了研究。首先,设计软件实现总体结构,从软件界面层、运行层、数据访问层、数据层等方面搭建过程中需要的电路知识管理、工程管理、电路仿真设置、仿真运行、故障字典生成和辅助故障诊断等功能框架;进而通过创建被测电路仿真原理图、新建仿真工程、仿真设置、故障注入等详细设计,实现被测电路的功能仿真和故障仿真;然后根据仿真结果,利用故障字典生成器生成所有故障模式下的整数编码故障字典;最终辅助诊断功能,验证故障字典是否可用。通过对演示板12个故障注入后的仿真数据做故障字典生成训练,并完成了对实测数据的故障定位,验证了该方法的可行性,为模拟电路故障诊断提供了实用的测试方法和手段,具有较好的实用价值。     

模糊免疫算法及其在模拟电路故障诊断中的应用

对模糊免疫算法应用于模拟电路故障诊断进行了研究;首先简要介绍了免疫系统的工作机理及一些基本概念,然后在此基础上构建出一种模糊免疫算法,并将免疫算法和模糊聚类法结合起来进行故障诊断;人工免疫算法起到学习样本的作用,以寻找到各样本组的聚类中心;而模糊聚类算法则准确地完成对样本的分类任务;仿真实例表明:立足于模拟电路故障诊断字典法,该算法对模拟电路故障诊断非常有效。     

基于斜率特征的模拟电路故障诊断新方法

针对低可测性模拟电路存在的模糊组问题,提出一种模拟电路故障诊断新方法。利用不同元件在电路可及节点间的斜率特征关系建立斜率测试矩阵,依据斜率测试矩阵准确找到电路中存在的模糊组和独立可测元件,从而确定可诊断集,然后利用支持向量机对故障进行诊断。斜率法优点在于不需要对电路拓扑结构进行分析,计算简便,支持向量机结构简单,泛化能力强。实验表明该方法具有良好的模拟电路故障诊断效果。     

巧用文件操作完善模拟电路故障诊断

文章巧妙运用文件操作,结合Matlab/Simulink对模拟电路进行仿真,可以使仿真次数无限多,并通过人工神经网络进行训练,可以使人工神经网络的训练样本无限多,达到较完善的故障诊断目的。最后,文章给出了仿真实例,实验证明该方法能较好的弥补其他方法在模拟电路诊断中的不足。