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。     

故障字典法在模拟直流电路故障诊断中的应用研究

任何大型设备都不可能离开相应电子线路的控制,电子线路的故障将直接影响到设备的操作精度,甚至灾难性的后果。经过几十年的发展,电子线路的故障诊断已取得了较大的发展,逐步形成了电路故障诊断技术。本文对故障字典法在模拟直流电路故障诊断中的应用进行了研究。     

电路网络的故障诊断

本文提出了线性直流电路网络的故障诊断方法，分析了这种方法实现故障诊断的条件，对含不可测点线性网络的故障诊断方法也进行了探讨。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

基于神经网络的模拟电路的故障诊断

根据 BP神经网络的特点和性能以及电路故障诊断的要求 ,采用了 BP网络的权值与故障模式相对应的方法来进行电路的故障诊断 .该方法利用改进的 BP算法 ,首先建立故障模式 ,然后将故障模式与 BP网络的权值相对应 ,最后将权值作为故障诊断知识 .对模拟电路的软故障进行了仿真 ,仿真结果良好     

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。     

模拟电路单支路故障诊断的理论和方法

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。     

模拟电路故障诊断方法的研究

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。     

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。     

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).     

一种新的模拟电路故障诊断方法研究

针对传统模拟电路检测方法难以发现器件缺陷的问题,提出了一种基于小波分析与人工神经网络的故障检测方法,选取典型滤波器电路。使用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,此方法能够有效地识别故障器件,且诊断率高。     

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。     

一种模拟电路故障诊断法

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。     

模拟电路元件级故障可诊断性及可及点的优化选择

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．     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的特征,结合油中气体分析法及三比值法,应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。根据BP神经网络的概念、结构和算法原理,探讨了不同隐含层的神经元个数对神经网络训练性能的影响。通过对仿真结果的分析与测试,结果表明BP神经网络对变压器故障诊断具有较好的应用效果。     

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.     

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。