基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

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:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。     

基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断

提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断。该方法包括Haar的小波分解,对数据的归一化处理,以及用狼群算法优化RBF神经网络。用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,使用狼群算法来优化训练RBF神经网络,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。通过两个电路的诊断实例,来论述这些方法的具体实现过程,验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。     

一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络结构和原理,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法,仿真结果表明小波神经网作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。     

基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究

针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点,提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号,利用小波变换对检测信号进行预处理,基于主成分分析对特征矢量进行降维,根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络,用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障;通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性,实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

基于小波变换多分辨率特征提取的模拟电路故障诊断方法研究

提出一种基于小波变换多分辨率特征提取的模拟电路故障诊断的方法。该方法先对采样后的故障信号进行小波分解,提取各频段系数作为特征向量输入到神经网络进行训练。通过带通滤波器电路诊断的实例,阐述该方法的具体实现,验证该方法可以有效地简化神经网络结构和减少它的训练时间,快速高效地进行模拟电路故障的诊断和定位。     

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。     

一种推挽式电路故障诊断方法的仿真研究

提出了基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法。先仿真得到各种故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Daubechies小波变换获取多尺度低频系数和高频系数,并对小波系数进行处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定了推挽式电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于覆盖算法的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断理论与方法的研究是目前热门的研究课题。针对传统神经网络内部结构难以确定、可理解性差、难以用硬件实现的问题,本文构建一种基于领域覆盖算法的模拟电路故障诊断方法,并针对领域覆盖算法构造的神经网络内部神经元个数过多,初始点选择随机的情况,提出领域搜索覆盖算法。最后通过对某一个带通滤波电路进行故障诊断,降低神经网络中神经元的个数,提高了该神经网络的泛化能力,故障诊断率也提高了9个百分点。验证了该方法的可行性。     

模糊神经网络及其在控制系统故障诊断中的应用

针对控制系统中模拟电路故障诊断时的不确定性问题,提出了将模糊理论和神经网络相结合的方法;首先利用模糊理论描述不确定性信息,然后利用人工神经网络完成不确定性推理,最后利用模糊理论对推理结果进行解释和决策,从而得出故障诊断结论;结合某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断问题,阐述了将该方法应用于实际控制系统的故障诊断过程;结果表明,该方法能够较好地处理模拟电路故障诊断过程中的不确定性问题,有效地提高故障模式的识别能力,将故障准确地定位到元器件.     

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.     

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.     

基于沃尔泰拉级数的模拟电路组合故障诊断法

针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法延时大和正确识别率低的问题,借鉴基于隐马尔科夫模型改进最小二乘支持向量机以及Volterra级数原理,将二者组合进行故障诊断。该方法首先采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,再利用经隐马尔科夫模型改进的最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,与目前使用的BP神经网络诊断方法和LSSVM诊断方法相比,该方法不仅提高了系统故障辨识能力,还提高了系统故障诊断的速度。     

Neural network-based analog fault diagnosis using testability analysis

A fault diagnosis procedure for analog linear circuits is presented. It uses an off-line trained neural network as a classifier. The innovative aspect of the proposed approach is the way the information provided by testability and ambiguity group determination is exploited when choosing the neural network architecture. The effectiveness of the proposed approach is shown by comparing with similar work that has already appeared in the literature.     

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。     

基于频率特性的模拟电路故障诊断研究

由于模拟电路存在容差性、元件参数连续可变性和非线性等因素,且实际中也受到可测试点数量的限制,基于传统模拟电路故障诊断法在实际工程中难以取得理想的效果。而神经网络具有容错性、泛化能力和非线性处理能力等特点,本文针对雷达电路的故障进行快速有效的特征提取,构造神经网络样本,并结合电路的频率特性来解决模拟电路故障诊断中存在的问题。