基于模拟电路IDDT的小波神经网络故障诊断方法

动态电源电流(IDDT)对模拟电路故障诊断非常有效。通过分析被测电路的动态电源IDDT及其输出响应来识别电路的故障元件;用小波对被测信号进行多尺度分解,提取小波系数能量,经归一化后,作为特征向量输入到神经网络而实现故障诊断.实验仿真结果表明:该方法能正确实现故障定位且准确率高.     

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。     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

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。     

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。     

模拟电路故障诊断神经网络方法

提出了一种新的模拟电路故障诊断近似估计方法以及求解此问题的神经网络。其显著特点是只需一次优化过程即能估计出最可能故障元件,计算量小。计算机模拟和实例表明该方法是可行的。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法．该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,大大减少神经网络的输入数目,简化神经网络结构和减少它的训练时间,提高辨识故障能力．在介绍该故障诊断方法的基本原理后。给出了小波函数及故障特征选择的方法．     

基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出了改进小波包能量特征提取和神经网络的故障诊断方法.首先利用改进小波包算法将轴承内圈、外圈、滚动体三个部位的采集信号进行三层分解与重构;然后通过小波包能量谱提取不同节点能量,形成故障特征集;最后依次建立BP和Elman神经网络故障分类模型,将所得的小波包节点能量作为特征向量输入到故障模型,进行轴承不同故障状态的分类识别.实验结果表明,本文算法可准确分类并预测轴承运行状况,提高了诊断准确率.     

模拟电路故障诊断的BP神经网络实现

本文介绍BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用并对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真实现了模拟电路软故障诊断。     

遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的.     

模拟电路故障信号的小波预处理

针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题,提出一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号,采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征,该信号特征经主元分析和数据标称化后,作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理,对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择,给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目,简化它的结构和减少其训练处理的时间。仿真结果表明,该法可以提高模拟电路故障诊断的效率和辨识故障类别的能力。     

模拟电路故障诊断字典法的前向多层神经网络实现

讨论了一种利用ＢＰ算法的前向多层神经网络，建立并可快速查找电路故障字典的方法，该方法对单硬故障的识别与定位快捷而有效，同时利用了神经网络的联想功能和鲁棒性，有效地克服了容差因素对故障定位的影响。     

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.     

基于压力信号的循环泵故障诊断小波神经网络技术

以泵缸内的压力信号作为系统特征信号,将小波包分解的\"频率-能量-故障识别\"的模式识别故障诊断方法引入泵阀工作状态监测技术,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.此技术已应用于循环泵实时故障诊断系统中.     

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法浅析

自20世纪60年代以来,模拟电路故障诊断一直是研究的热点之一。随着集成电路的快速发展,为了提高产品性能、降低芯片面积和费用,需将数字和模拟元件集成在同一块芯片上。虽然模拟部分仅占芯片面积的5%,但其故障诊断成本却占总诊断成本的95%。模拟电路故障诊断一直是集成电路工业中的一个瓶颈问题。基于此,本文笔者介绍了模拟电路故障诊断的方法、种类等,并重点介绍了讨论神经网络的模拟电路故障诊断实现的各个步骤。     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。     

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。     

基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。