小波-神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

小波变换具有时频局部化、多尺度分析等特性，而神经网络具有非线性映射、学习推理等优点，将二者结合起来，提出基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取，建立故障字典，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，实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明：该方法能够实现故障检测及定位，具有准确率高的特点。     

WPA-IGA-BP神经网络的模拟电路故障诊断

针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题, 提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm, IGA)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络中参数寻优过程, 从而实现模拟电路故障诊断。首先, 采用小波包分析(wavelet package analysis, WPA), 对模拟电路输出响应进行4层小波分解和重构, 完成特征向量的提取。然后, 采用IGA优化BP神经网络进行训练及测试, 实现对不同故障进行故障诊断。最后, 通过两个模拟电路仿真实验对该方法进行实验验证。实验结果表明, 与优化前的BP神经网络相比, 所提方法提高故障诊断的准确率约15%。     

基于电流测试的混合信号电路故障检测和定位

针对集成电路测试中模拟和混合电路的测试问题,提出了一种基于小波分析的电流测试实现混合信号电路故障诊断的方法。该方法先测试电路在激励信号下的动态电流,再利用小波变换对采样动态电流信号进行小波分析来诊断电路是否存在故障,并进一步定位故障。对示例ADC电路仿真试验的结果表明该方法比积分法和傅立叶分析方法对故障有更高的灵敏度,不仅能够有效检测出电路中的各种故障,而且能对故障进行定位。     

基于仿真的模拟电路故障知识获取新方法

由于专业知识要求高以及工作量大等问题，故障仿真技术在模拟电路故障知识获取过程中一直作为一种辅助手段使用。在总结通过故障仿真获取故障知识的一般过程的基础上，提出完全基于仿真的模拟电路故障知识获取自动化方法，该方法实质上是通过计算机用穷举法自动对所有可能故障进行仿真获取故障知识。讨论该方法面临的问题以及为解决问题采用的4个策略。实验结果证实新方法可行性。     

基于电压增量的非线性模拟电路软故障诊断

基于节点电压增量关系方程理论,根据高阶故障对低阶故障的覆盖性,并结合替代原理,提出了一种可以诊断非线性模拟电路软故障的字典法,将仅应用于线性模拟电路软故障诊断的方法推广到了含有少量非线性元件的模拟电路。将非线性元件作为一个整体,利用节点电压增量关系方程的线性相关系数作为统一故障特征,实现了电路中非线性元件和线性元件集的硬故障、软故障、单故障和多故障的诊断。给出了含有单个或多个非线性元件的电路诊断方法,并用最小距离法对容差做了相应的处理,最后通过仿真实例证明了该诊断方法的有效性。     

二维EMD应用在图像边缘特征提取中的仿真研究

图像边缘特征提取是图像处理理论和应用研究的主要内容之一,传统的特征提取方法简单易行,但提取的图像精度不高.为此,提出了一种基于二维EMD及Riesz变换的双重复合图像边缘特征提取方法.首先通过二维EMD将图像分解成多层IMF分量,然后利用Riesz变换的局部"高保真性",替代Hilbert变换进行各分量的局部特性分析,给出更高分辨率的图像边缘特征提取算法.最后,仿真分析验证了该算法的可行性和有效性.     

基于粒子群支持向量机的模拟电路故障诊断

针对传统神经网络技术在模拟电路故障应用中存在的问题,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的模拟电路故障诊断的方法。该方法首先利用小波包技术对待诊断电路的可测点信息提取故障特征,然后使用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,避免了参数选择的盲目性,提高了模型的诊断精度。在对某滤波电路进行的故障检测中,验证了该方法的可行性。     

基于EMD与关联维数的故障诊断AR模型

提出了一种基于EMD和关联维数的转子系统故障诊断方法。该方法用EMD将转子系统振动信号分解成若干个基本模式分量IMF,对包含主要故障信息的IMF分量建立AR模型,AR模型自回归参数的关联维数作为特征量神经网络识别转子系统的工作状态和故障类型。对实验数据分析的结果表明,该方法能有效地应用于转子系统的故障诊断。     

模拟电路软故障诊断测试节点优选的仿真研究

基于斜率故障模型和线性相关系数故障模型,提出了一种模拟电路软故障诊断字典法中的测试节点优选算法.针对模拟电路中的单故障和双故障,分别利用节点电压增量计算出的斜率和线性相关系数作为统一故障特征,建立故障字典;给出了在字典建立过程中,利用PSPICE仿真工具对电路进行故障仿真,采用特征函数描述故障统一特征的差别,根据故障隔离度优选测试节点的算法和步骤;并用仿真实例验证了该测试节点优选方法的有效性.     

模拟电路单—故障的模糊神经网络诊断方法

本文提出了利用模糊神经网络进行模拟电路故障诊断的方法。该方法根据模式识别原理,利用建立在神经网络中的模糊特征库,推断出故障特征对各元件故障的隶属程度,并指示元件参数的变化趋势。这一方法为解决模拟电路及一些含有非线性元件的电路的故障诊断问题提供了一种新方法。     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

贝叶斯框架支持向量机的模拟电路故障诊断

基于贝叶斯证据框架下的最小二乘小波支持向量机，设计了一种新型模拟电路故障诊断方法。将贝叶斯证据框架应用于多类LS-WSVM分类器来选取正规化参数和核参数，并采用小波提升变换对从测试点得到的各种故障状态下输出电压信号进行分解获取多尺度的小波系数，对经处理的小波系数提取出故障特征量，以此作为样本训练多类LS-WSVM分类器来确定模拟电路故障诊断的模型。采用雷达系统模拟电路进行了仿真，结果表明，设计的模拟电路的故障诊断方法效果良好。     

Feature evaluation and extraction based on neural network in analog circuit fault diagnosis

Choosing the right characteristic parameter is the key to fault diagnosis in analog circuit. The featureevaluation and extraction methods based on neural network are presented. Parameter evaluation of circuit features is realized by training results from neural network; the superior nonlinear mapping capability is competent for extracting fault features which are normalized and compressed subsequently. The complex classification problem on fault pattern recognition in analog circuit is transferred into feature processing stage by feature extraction based on neural network effectively, which improves the diagnosis efficiency. A fault diagnosis illustration validated this method.     

峰度检验加窗的EMD脉冲星信号消噪方法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)过程中本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)上存在脉冲星信号与噪声混叠的问题,提出了一种基于局部峰度检验加窗的EMD消噪方法。首先,利用自相关和互相关来判断IMF的重构起点;其次,通过局部峰度检验方法来获取重构起点前两层IMF中信号脉冲部分的左、右端点,选用Turkey Hanning窗滤掉脉冲外噪声;最后,利用自适应阈值方法进一步除噪,改善信号质量。实验结果表明,与其他5种方法相比,所提消噪方法可以有效抑制噪声,保留脉冲星信号细节信息,具有更高的消噪性能。     

采煤工作面瓦斯涌出量的固有模态SVM建模预测

首先提出了一个依据EMD (empirical mode decomposition)方法提取固有模态分量进行SVM建模实现采煤工作面瓦斯涌出量预测的技术方法. 利用瓦斯涌出量的历史记录数据, 通过EMD分解得出其固有模态函数, 即IMF分量, 然后, 对应于每个固有模态分别利用SVM函数拟合方法进行外推预测, 再把不同固有模态的预测结果进行叠加重构合成, 获得瓦斯涌出量的理论预测结果. 从监测结果的实例分析发现, 与常规SVM方法相比, EMD方法的引入能够大幅度提高理论模型的预测精度, 并给出监测数据极为吻合的预测结果. 实际应用表明, 在采煤工作面瓦斯涌出量预测建模中, 固有模态的提取和SVM方法的实施都充分利用了样本数据本身驱动的自适应性质, 从而为保障优异的预测效果提供了良好的理论基础.     

基于多特征云关联度的容差电路诊断算法

针对容差模拟电路故障诊断中存在的模糊性和随机性问题,提出了一种基于多特征云关联度的诊断算法。首先,结合模拟电路自身特性,提出与之相适合的组合云模型。之后,通过构建云关联矩阵,对不同电路特征的云隶属度进行综合评价。考虑到不同特征对总体云关联度的贡献不同,根据特征类内和类间散度对云关联度矩阵进行加权。最后,通过求取待识别特征向量与各故障模式的云关联序列,实现对电路故障的识别诊断。实例分析表明,所提方法在容差条件下对电路软故障有较高的诊断效率。     

Satellite fault diagnosis method based on predictive filter and empirical mode decomposition

A novel satellite fault diagnosis scheme is presented based on the predictive filter and empirical mode composition(EMD).First,the predictive filter is utilized to obtain the fault estimation,which is corrupted by noise.Then the EMD method is introduced to decompose the fault estimation into a finite number of intrinsic mode functions and extract the trend of faults for fault diagnosis.The proposed scheme has the ability of diagnosing both abrupt and incipient faults of the actuator in a satellite attitude control subsystem.A mathematical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.