基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

基于GFRFs的模拟电路故障诊断方法

探讨了基于非线性系统的广义频率响应方程GFRFs模拟电路的故障诊断方法。利用三阶GFRFs简化辨识算法分别对中放检波电路中的各级子电路进行GFRFs模型辨识。分析其各阶Volterra核所具有的特点。提出了基于GFRFs的故障特征GF。分析了故障状态与正常状态下其特征的异同。将基于GFRFs的系统辨识方法应用于非线性模拟电路的故障诊断,验证了它在模拟电路故障诊断中的可行性。     

线性电路故障诊断的通用性理论及其算法

本文研究线性模拟电路故障诊断的理论和方法，在作者提出的故障诊断方程的基础上，基于一种新的雅可比矩阵计算方法和迭代算法，给出了能求解所有线性模拟电路故障诊断问题的一般性方法。     

模拟电路故障诊断方法解析

阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.     

非线性电路故障诊断的理论和算法

本文研究非线性模拟电路的故障诊断理论和方法。在作者提出的故障诊断方程的基础上，基于一种新的雅可比矩阵计算方法和迭代算法，文中把一般性的故障诊断理论引伸到非线性模拟电路的领域。     

动态电路故障诊断的理论和算法

本文研究具有动态元件的模拟电路的故障诊断理论和方法，在作用提出的故障诊断方程的基础上，基于一种新的雅可比矩阵计算方法和迭代算法，把一般性的故障诊断理论引伸到动态模拟电路的领域。     

采用多目标粒子群算法的模拟电路故障诊断研究

提出了一种容差条件下基于多目标粒子群(MOPSO)算法的模拟电路软故障诊断方法.通过灵敏度分析,建立模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组,以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据.针对MOPSO中目标空间增加时种群选择压力影响算法性能的问题,采用阶有效优化准则代替传统的Pareto优化准则,引入最优折中解作为全局最优解,从而提出基于阶有效的平衡全局搜索策略多目标粒子群(ESEO-MOPSO)算法,并将其用于模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组的求解中.仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.     

基于粒子群优化的LSSVM在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。对模拟电路故障信号采用小波包进行消噪和分解,作为最小二乘支持向量机的输入样本。为了避免参数优化时容易陷入局部最优的缺陷,使用粒子群算法对LSSVM参数进行优化选取。以Sallen-key带通滤波器电路为对象的仿真研究结果表明,提出的基于粒子群优化的最小二乘支持向量机可以对模拟电路有效地进行故障诊断,并且提高了诊断效率。     

简析小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

本文分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

小波神经网络应用于模拟电路故障诊断的进展

分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小波分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述,指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。     

混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种混沌免疫模糊聚类算法.该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,明显改善了免疫算法的群体多样性.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率.     

基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法

模拟电路的非线性特性、连续性和元器件的容差等因素给故障的建模分析造成了诸多不确定因素,因此其智能故障诊断方法的研究至关重要。柔性神经树是一种采用树形结构和一组运算符集合构成的新型神经网络,与传统神经网络相比具有更加灵活的自动优化能力。本文将人工免疫机理融入柔性神经树,提出了一种基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法。通过对一种典型模拟电路的故障诊断仿真试验,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于多元分析和模糊规则的系统特征冗余度排序算法

针对参数性故障分布具有很强随机性的特点,将特征观值看作随机变量的取样,引入多元统计理论的分析方法,对多种状态下的特征样值进行分析筛选,进而对初始的检测特征集合进行冗余排序,可以大大压缩特征参数数量,减少故障诊断的时间,综合时间效率和灵敏度两个参考指标,运用模糊推理的方法对检测特征进行了总排序,并采用算法对一个实用电路进行了分析,实验结果表明,本算法具有较强的实用性。     

高斯模糊核聚类的模拟电路在线故障诊断算法

为提高模拟电路故障在线诊断的运算速度与可靠性,采用高斯模糊核聚类算法对模拟电路故障进行非监督学习。该故障诊断算法的关键是利用已知故障数据类中心点确定故障类。利用模糊核聚类的高效识别树型结构减少训练样本规模、处理模糊类中的野值点,以提高分类器的训练速度和精确度。根据每一类故障数据得到的故障参数均值,设其为故障判断阈值,并赋予类标。在三种不同故障条件下,对Sallen-Key低通滤波器电路进行故障诊断的仿真实验。结果表明：与RBF监督学习方法相比,β-MKFCM方法能够高效地辩识已知故障与未知故障。该研究为电路在线故障诊断提供了参考依据。     

阴性选择算法在工业控制系统故障诊断中的应用

受生物免疫系统的启发,把免疫原理应用到故障诊断领域.分析了现有阴性选择算法在故障诊断应用中的不足之处,提出了改进后的阴性选择算法.介绍了田纳西-伊斯曼(TEP)过程仿真系统,用改进后的阴性选择算法对该系统的21种故障样本进行仿真试验,各故障的平均检出率达到85%以上,验证了此算法在工业控制系统故障诊断中的有效性.     

粒子群优化模糊聚类算法在煤气鼓风机组振动故障诊断的应用

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部极值和对初始值敏感的缺点,提出了一种粒子群优化模糊聚类算法,该算法利用粒子群优化算法寻找最优聚类中心,运用WFCM进行加权模糊聚类,能较大提高聚类的有效性;将该算法应用于煤气鼓风机组振动故障诊断中进行诊断仿真,结果表明:该算法较大提高了故障诊断的正确率。     

一种基于模糊神经网络的变压器故障检测

阐述了基于模糊神经网络变压器故障检测的方法及数学模型．从传统的ＢＡＭ 网络入手,结合模糊理论,根据变压器油的气相色谱分析,运用基于模糊Ｈｅｂｂｉａｎ 学习律的模糊联想记忆（ＦＡＭ）,进行变压器故障类型和严重程度检测的方法步骤．模型算法分为两个步骤：激励阶段和冲突解决阶段．试验表明,该方法精度较高,应用方便．     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.     

基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法

针对多功能车辆总线具有随机性和不确定性导致故障诊断准确率较低的问题, 设计一种基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法. 首先根据MVB故障类型给出诊断模型, 然后采用减法聚类生成数量较少的模糊规则, 最后采用T-S模糊神经网络对故障进行分类. 在MATLAB环境下对该算法的拟合能力及诊断准确率进行仿真分析的结果表明, 该算法简化了模糊神经网络结构, 有效提高了故障诊断准确率.     

基于遗传模糊免疫算法的PID参数整定优化研究

针对工业过程中的PID参数整定较难的问题,在分析模糊免疫算法的基础上,提出了一种遗传模糊免疫算法,用于在线整定PID参数。该算法用免疫反馈机理在线调整比例系数,模糊算法在线整定积分系数和微分系数。同时,该算法引用具有全局寻优特性的遗传算法优化免疫参数,克服了免疫参数选取不当而导致系统超调量较大、响应速度过慢的问题。针对工业过程中的无时滞过程、一阶惯性加时滞过程、二阶惯性加时滞过程、高阶系统过程,将该算法用于PID参数整定优化,并与模糊免疫算法、免疫PID算法、常规PID算法整定结果进行对比分析。仿真实验结果表明,遗传模糊免疫算法整定出的PID参数具有超调量小、调节时间短、抗干扰性强、鲁棒性强等优点,取得了较好的控制效果。