模拟电路故障诊断：模糊故障字典法

提出了一种基于模糊故障字典的模拟电路故障诊断的方法。该方法是用模糊故障字典取代传统的故障字典，在构造隶属函数时考虑了输出响应关于电路元件参数的灵敏度。本方法简单易行，便于计算机辅助诊断。     

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。     

模拟电路故障诊断方法研究

本文是对模拟电路故障诊断中的直流字典法的进一步研究。文中分析了字典法存在的问题,提出了改进方法。应用表明：上述的改进,减少了测试节点数,提高了诊断的正确性和实时性。     

TPS自动生成平台上的模糊故障字典法

目前数字系统的故障诊断和测试性设计技术已经比较成熟,而模拟系统的故障诊断,尽管起步较早,但进展缓慢。这主要由于参数值的连续变化、反馈和非线性等原因,使得模拟系统的故障诊断相对比较复杂。目前已经提出了多种诊断方法,故障字典法即为其中的一种,它通常用于直流电路硬故障的诊断。由于故障因素和容差因素互相交迭,具有一定的模糊性,这给故障字典的应用带来一定的困难。提出了一种基于模糊故障字典的模拟电路故障诊断方法,用模糊故障字典取代传统的故障字典,适用于模拟电路单故障的故障诊断及故障隔离,便于计算机辅助诊断。     

基于DAGSVC的模拟电路故障字典法

针对模拟电路的故障诊断和支持向量机分类器的设计问题,讨论了一种基于有向无环图支持向量机分类器(DAGSVC)的故障字典新方法,并比较了几种支持向量机故障分类器的平均测试复杂度指标.通过对2个实际模拟滤波器的实际测试和验证表明:该方法性能要优于"1-v-r"SVC,"1-v-1"SVC等常规的故障分类器,并和聚类二叉树S...     

故障字典法在随动系统中的电路故障定位研究

本文介绍了故障字典法特征,并针对其在某装备系统中的电路故障定位研究为例详细做了介绍,由此来分析其在故障定位中的优缺点。     

基于电路功能的分区诊断故障字典法

本文提出了一种基于电路功能分区诊断并建立直流故障字典,分步实施故障定位的电路故障诊断方法.该方法是在构成整个直流故障字典时,通过对电路的分析并结合对故障字典的计算机辅助分析,按电路功能将故障字典划分为若干个相互独立的故障小字典,对应不同的电路区域.实时诊断中先故障区域再故障元件,分步实施故障定位,减少了测试点,提高了实时故障诊断的效率.     

基于故障字典法的某型放大器的故障诊断研究

针对某型放大器进行了基于故障字典法的故障诊断方法的研究,利用Protel软件,对某型放大器的静态工作及瞬态工作过程进行了仿真分析,并根据所得数据建立故障字典,实验结果表明该故障字典的建立方法具有有效性和实用性的特点.     

基于人工免疫算法的故障字典技术测点选择

针对当前模拟电路故障字典技术测点选择算法时间开销大和精度低的问题,提出一种使用人工免疫算法进行测点选择的方 法.首先建立整数编码表并对模拟电路故障字典技术测点选择问题进行分析;然后将人工免疫算法与测点选择问题相结合.仿真实验表明,该方法在测点选择问题中不仅能准确地找到全局最优解,而且可有效减少时间开销.     

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.     

模拟电路故障诊断的神经网络方法综述

以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题.     

一种QPSO优化SVM的模拟电路故障诊断方法

为提高基于SVM的模拟电路故障诊断精度,提出了一种基于QPSO优化SVM的故障诊断方法。文中首先对QPSO算法进行了介绍,然后对支持向量机的性能影响因素进行了分析,并给出了基于QPSO优化SVM 参数的算法步骤;最后以某滤波电路为例进行了仿真实验,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

基于进化神经网络的模拟电路故障诊断

基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义.     

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。