电压增量的线性相关性及在电路测试中的应用

为了诊断模拟电路中的软故障和多故障,提出一种新的基于模拟电路节点电压增量关系方程的分析方法,并证明了各节点电压在随元件参数变化时,电压增量之间关系满足线性相关性。利用线性相关系数作为故障特征,提出新的模拟电路故障字典法。与传统方法字典法相比,新的字典法不仅能够诊断电路的单故障、多故障、硬故障和参数故障,而且能够同时适用于直流诊断和交流诊断。在交流诊断中,节点电压的取值范围从实数域扩展至复数域。     

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.     

采用BP网络建立模拟电路故障诊断交流字典方法

介绍了两种采用BP网络实现模拟电路交流故障字典的方法，主要目的是提供一种简单的机制，能够对模拟电路进行智能诊断。合理大小的ANN能够实现对受容差影响的模拟电路故障的智能诊断。用白噪音法介绍了优选样本的具体方法和如何产生白噪音。此外，还简略介绍了多频测试法。     

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。     

基于节点电压增量方程的含容差轨道电路软故障诊断

为了解决轨道电路容差的存在使得相关的故障诊断理论方法难以用于实际工程,分析了轨道电路的容差特性,提出了基于灵敏度分析的消除容差对故障诊断影响的方法,并在此基础上提出了基于节点电压增量方程的含容差轨道电路软故障字典法.该方法是对含容差线性模拟电路故障诊断方法的拓展,也适用于一般线性模拟电路.仿真验证结果表明,所提出的方法可以有效地实现含容差轨道电路的软故障诊断.     

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。     

非线性电阻电路多故障诊断的一种方法

本文根据改进节点法和替代定理提出一种诊断非线性电阻电路多故障的方法,此方法将每个非线性电阻元件用相应的电流源替代,从而使诊断方程是线性的,诊断也较为简便。本文提出的方法适用于含有各种受控源的电路.     

一种模拟电路故障字典的改进方法

鉴于传统的故障字典法诊断准确度低、诊断速度慢等缺点,本文将概率论及数理统计原理引入传统的故障字典法中对其进行改进。提取电路各待测节点电压作为电路特征,基于概率论选取测试节点,应用极大极小准则使模糊域划分更为合理。以稳压电源电路为实例,对改进后方法与传统方法进行实验对比,结果表明,本文所述方法故障诊断准确度更高、测试节点数目更少,更为合理有效。     

根据节点电压值识别非线性电路参数

本文利用非线性电路的非线性性质和替代原理,提出一种新的非线性电阻电路参数识别法。对于无源非线性电阻电路,当非线性电阻不存在故障或存在单故障时,各元件参数、特性可唯一地确定,当非线性电阻存在多故障时,在一定条件下,各元件参数、特性可唯一地确定。对于有源非线性电阻电路,当非线性电阻不存在故障时,各元件参数、特性同样可唯一地确定。     

用模糊集观点诊断模拟电路的故障

本文运用模糊集的概念,探求容差电路故障定位的方法,提出了有关故障节点定位的电压判据和电流判据,并建立了相应的隶属关系。可以将故障定位于只含故障节点集的子电路上。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.     

一种基于故障参数与状态联合估计的多故障诊断方法

当需要诊断的故障数目较多、扩展故障参数后状态空间不可观测时 ,用一个故障诊断模型无法实现多故障诊断。为此 ,在分析了基于故障参数与状态联合估计的故障诊断方法原理的基础上 ,根据多个故障诊断模型之间存在的内在关系 ,提出了一种新的多故障检测和诊断方法 ,认为在某一段时间内 ,如有 n- 1(n为总故障数目 )个不同的两故障参数模型发出同一故障报警 ,则该故障报警有效。该故障诊断方法综合多个故障诊断模型的诊断结果 ,从而使一类复杂系统的多故障诊断成为可能。理论分析和仿真实验的结果证明该文所提出的方法是可行的 ,并且在工程上是易于实现的。     

模拟电路故障诊断中故障重分类方法的研究

分析了模拟电路故障诊断中故障类重叠.针对在该情况下神经网络训练困难与故障诊断正确率低的问题,提出了一种适于模拟电路的、基于神经网络故障诊断的故障重分类方法,给出了该方法的数学模型.通过诊断示例表明,该方法在故障类存在重叠时,降低了神经网络的训练难度,故障诊断的正确率达到99%以上.     

基于多级神经网络的指挥仪电路故障诊断

针对某指挥仪电路故障诊断专家系统的不足之处，用层次结构的多级人工神经网络进行电路的故障诊断，用专家知识对学习样本进行筛选，通过对该电路中差分电路模块的诊断实验表明，可以克服专家系统对某些故障无法诊断的不足，而且还可以实现多故障的诊断。     

一种二十四脉波可控整流电路的故障在线诊断方法

研究了一种易于在实时诊断系统中实现的多脉波可控整流电路故障诊断方法。针对一类不带平衡电抗器的二十四脉波可控整流电路,分析了故障电压波形的产生与变化,将3个以内的晶闸管故障按整流波形的畸变规律分为121类,共计2904种故障状态。利用二值逻辑符号建立相应的24维故障模式向量,构造逻辑故障树,总结故障诊断定位算法,实现了从故障特征向量到定位向量的直接变换。仿真结果表明,该方法能快速准确地诊断出二十四脉波可控整流电路的各种故障。     

基于人工神经网络的旋转机械多故障同时性诊断策略

针对大型旋转机械多故障同时性诊断问题，基于人工神经网络，构造了一种由多个子网络组成的分级诊断网络（ＨＤＡＮＮ）。该网络旨在将一个大的分类模式空间划分为几个小的子空间，以便对各子网络进行有效的训练，提高各子网络的分类能力，从而使整个网络具有高精度的多故障同时性诊断能力，测试结果表明：ＨＤＡＮＮ网络不仅能准确地对单故障进行诊断，而且多故障同时存在的情况下，也能有效地识别出各种故障，该网络具有较高的诊断