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相似文献
 共查询到15条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
模拟电路故障定位的理论和方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

2.
本文研究模拟电路的故障定位问题,文中给出了故障元件定位的理论和方法,阐明了故障元件定位法的原理,故障元件可定位的条件,以及故障元件定位的算法,这是故障激励论的进一步应用和发展。  相似文献   

3.
模拟电路故障定数的理论和方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

4.
模拟电路故障定值的解析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在作者提出的网络变量方法(NEVAR方程)的基础上,研究了模拟电路故障定值问题,分别从频域和时域两方面给出了模拟电路故障定值方程,并进行了若干讨论。  相似文献   

5.
本文就一般情况研究了模拟电路单支路故障可诊断性的必要和几乎充分的拓扑条件,给出了相应的结论,并作出了严谨的证明。文中还研究了单支路故障的诊断方法。  相似文献   

6.
模拟电路双重故障的单端检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
模拟电路的K故障检测,初时要求测量点m=k+1,随后减至m=k。本文中提出的双重故障(k=2)检测方法,只需要一个测量点(m=1)、在两个频率下进行测量,通过广义逆矩阵求解偏差方程,就可确定两个故障元件。若两个并联的阻抗元件同时发生参数偏差,方法仍然有效。  相似文献   

7.
本文基于系统辨识的思想,对模拟电路故障诊断提出了一种新的方法。文中还提出了动态电路系统参数的概念,研究了系统参数与元件参数之间的一般关系,给出了用多频率法求解系统参数的一组线性方程。  相似文献   

8.
对模拟电路故障诊断理论及其方法运用科学技术方法论的观点进行考察,提出一种新的分类方法,以反映该领域的研究现状和动向,以供对于新兴学科的认识和参考,从而促进模拟电路故障诊断理论和应用的研究及其发展.  相似文献   

9.
指出了模拟电路故障诊断的重要性;提出了模拟电路故障诊断的几种不同方法:主要介绍了几种方法的诊断原理,优缺点及发展现状。  相似文献   

10.
导出了故障模拟电路端口响应偏差的新约束关系,制定了从m=K个测量值确定K个差错元件的新方法,并对K=2情况下的端口响应作了深入考察,最后通过一个实例对其进行了说明.  相似文献   

11.
本文提出了模拟电路k元件故障可诊的网络结构条件,对于由元件参数、容差及计算误差造成的似块相关问题提出用奇异值分解方法在故障前给出可能的模糊故障集,以提高诊断的准确性.并在此基础上为提高网络的诊断能力给出了可及点优化选择的方法.  相似文献   

12.
为了提高模拟电路故障诊断的精度,针对现有DAG-SVM用于解决多类分类问题固有的不稳定性结构以及"误差累积"的特点,提出了一种基于故障区分度构建DAG-SVM的新方法。根据从不同测试点获取的故障数据信息,定义故障区分度,并以此为依据优化DAG-SVM的拓扑结构,从而消除DAG-SVM结构固有的不稳定性,获得稳定而较高的诊断精度。实验结果表明,与现有的"1vs 1"SVM、DAG-SVM及其改进方法相比,该方法在诊断精度上有明显提高,对于模拟电路的故障诊断具有很好的借鉴意义。  相似文献   

13.
模拟电路故障诊断的一种方程及其可解性   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

14.
本文以CCM方程为基础,提出了模拟电路故障诊断的一种算法,通过矩阵求秩来定位故障元件,适于线性有源网络。最后举例说明了算法的有效性。  相似文献   

15.
基于柔性免疫神经树的模拟电路故障诊断方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

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