非线性电阻电路的单故障诊断的一种方法

提出了非线性模拟电路故障诊断的一种测前模拟法．应用伴随电路及特勒根定理导出故障诊断方程，用等电位屏蔽技术识别故障．非线性元件用其工作点参数等效线性化，可对故障电路逐级分块诊断，适用于大规模线性和非线性模拟电路．     

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。     

非线性动态电路故障诊断的递推方法

研究了非线性模拟电路的故障诊断问题,利用非线性网络频域分析的递推算法,将非线性模拟电路和邦联诊断转化为对ｎ个拓扑相同,电路参数战略有不同的线性电路的故障诊断。诊断的实现依赖于在相应数量的频率点上测出各阶线性电路的领域域核,采用故障逻辑判定技术以简化计算,适当增加测试点,用节点撕裂法可将该诊断方法推广到大规模电路。     

模拟电路的故障激励论

本文是对模拟电路故障诊断的一项理论研究，文中提出了故障激励诊，把模拟电路的故障等效为电路中的激励，可以有效地解决故障诊断问题，还提出了故障激励的基本形成及其数学表达式，以及若干故障诊断的定理，提示了模拟电路中故障诊断的基本规律。     

PSPICE在模拟电路故障诊断中的应用

本文从模拟电路故障诊断原理出发,利用PSPICE软件特点进行故障模拟,有效回避了非线性系统的复杂计算问题,达到了较高精度的模拟电路故障诊断。     

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。     

浅谈模拟电路故障诊断的小波方法

从20世纪开始,模拟电路故障诊断的方法已经有许多种。尽管对这些理论及方法都有不少的成就,但是因为模拟电路的输出与输入响应都以连续量出现,元器件因此也存在离散性。模拟电路故障诊断自身所出现的问题加上模拟电路中出现的非线性原因等,都为故障诊断带来了阻碍,使其进展缓慢。微电子技术的不断发展,迫切加快模拟电路故障诊断方法的研究。在传统方法上,将小波与神经网络相结合,利用小波神经网络法对信号消噪以后,在进行小波变换,取出故障特征向量。本文首先提出模拟电路故障诊断的小波方法,然后采用小波的新方法对故障进行诊断,最后通过实验证明此方法的可行性。     

模拟电路故障定数的理论和方法

本文研究模拟电路的故障定数问题，这是作者提出的一个新概念，在最近２０年的故障诊断研究中，涉及到故障定位和故障定值，本文首先指出，故障定数、故障定痊和故障定值三者乃是整个故障诊断的三个主题，并给出了模拟电路故障定数的理论和方法。     

容差模拟电路复杂故障的测试与诊断

改进了模拟电路故障参数识别法.对容差模拟电路的复杂故障提出了基于节点电压方程的故障诊断方程,方便了方程的建立.将不可及节点电压作为辅助未知参量,降低了方程的非线性.采用改进的Newton-Raph-son迭代法求解故障诊断方程,加快了求解速度.最后,诊断实例验证了本方法的可行性和有效性.     

模拟电路故障定位的理论和方法

本文研究模拟电路故障诊断中的定位理论和方法，电网络分扯的理论和方法，伴随网络的理论和方法，分别被应用于故障定位中，文中还给出了另一种故障定位方法，这一方法是作者所提出的故障诊断定理的直接应用，在此基础上得出了两个诊断模拟电路故障的判据。     

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。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,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:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

一种基于综合智能计算的模拟电路故障诊断方法

文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点,提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理,提取主要参数,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:该方法能够实现快速故障检测与定位,具有准确率高的特点。     

基于信息整合的模拟电路故障诊断方法的研究

基于信息整合技术的模拟电路故障诊断方法的提出,很好的解决了传统故障诊断方法中存在的多种问题,为模拟电路的故障诊断与处理提供了良好的选择与充足的依据。本文简要的分析了基于信息整合的模拟电路故障诊断方法的作用与分类,并以基于神经网络的信息整合为例,分析了信息整合的模拟电路故障的诊断方法。     

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。     

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。     

基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

针对模拟电路故障变化的复杂性,提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型,首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号,将输出信号进行小波包分解,提取分解信号的归一化能量特征,然后将特征向量输入相关向量机中进行训练,建立模拟电路故障诊断模型,实现不同的故障状态分类识别;最后通过仿真实例对模型性能进行测试.测试结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率,而且减少了故障诊断时间.     

模拟电路故障诊断的一种方程及其可解性

本文提出了一种故障诊断的非线性方程，该方法能对模拟电路内部故障与电路外部端口测量值建立映射关系。     

可诊断非线性电路直流故障的神经网络方法

测后诊断速度和诊断精度是模拟电路故障诊断性能的主要衡量指标。文中将神经网络的自学习和分类技术应用于非线性电路直流故障诊断，把反向传播（ＢＰ）网络训练成一部能诊断软、硬单故障的故障字典。考虑元件参数容差对诊断的影响，提出了优选训练样本的具体方法。此外，重新定义了ＢＰ网络的输出误差函数，使网络在训练时有较大的自由度。ＢＰ网络高度并行的信息处理能力决定了这种新型故障字典的诊断速度非常快。仿真实验结果表明，神经网络方法的综合性能要优于传统的故障字典法。     

广义反投影定位K故障

提出容差模拟电路故障诊断的新方法一广义反投影法．它的故障定位准确率与当今最精良的定位法（非线性最小二乘法）相当．而在线计算时间仅是非线性最小二乘法的１／20