模拟电路故障诊断的最小二乘支持向量机方法研究

介绍模拟电路故障诊断的现状及特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.该方法可以对模拟电路有效地进行故障诊断,有较高的诊断效率.     

模拟电路故障诊断方法解析

阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.     

线性电路故障诊断的通用性理论及其算法

本文研究线性模拟电路故障诊断的理论和方法，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，给出了能求解所有线性模拟电路故障诊断问题的一般性方法。     

模拟电路多频故障诊断的一种新方法

本文提出了模拟电路多频故障诊断的一种新方法。该法以电路的改进节点方程为基础,具有建立故障诊断方程容易,所建立的方程具有较低的非线性度及规则的雅可比矩阵的特点。根据诸特点采用了阻尼高斯-牛顿法求解。最后用几个实例对该方法进行了验证。     

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。     

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。     

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.     

动态电路故障诊断的理论和算法

本文研究具有动态元件的模拟电路的故障诊断理论和方法，在作用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，把一般性的故障诊断理论引伸到动态模拟电路的领域。     

模拟电路故障诊断方法浅析

叙述了模拟电路故障的特点及模拟电路故障诊断的传统方法和发展现状,着重分析了新近发展起来的人工智能、神经网络和小波分析在模拟电路故障诊断中的应用及前景.     

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.     

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。     

基于参数最小灵敏度因子估计的模拟电路软故障诊断

提出了一种基于参数最小灵敏度因子估计的模拟电路软故障诊断方法.该方法通过较少的测量值,利用各测量值与电路参数之间的解析关系,计算出电路各参数的灵敏度因子,采用冒泡法取得其中的最小灵敏度因子,然后根据最小灵敏度因子对故障元件进行定位.实验结果验证了该方法对模拟电路软故障诊断的有效性.     

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。     

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。     

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。     

模拟电路故障诊断方法的发展

本文介绍了模拟电路故障诊断的发展现状,以及应用神经网络等技术发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

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。     

模拟电路故障诊断方法述评

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.