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。     

K故障容差网络的诊断性研究

研究一类容差网络的Ｋ故障诊断问题，建立起容差值为随机变量的故障网络模型，用正交能量法对网络进行故障定位．给出无容差与容差网络Ｋ故障的可诊断条件，分析了诊断性能好坏与故障网络的哪些因素有关，给出它们之间的关系．对于已知网络结构与容差统计特性的系统，可对其Ｋ故障的可诊断度给出一个概率估计     

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.     

具有容差电阻网络的K故障诊断法

本文给出一种具有容差的实际网络进行故障诊断的方法－－具有容差网络的Ｋ故障诊断法。     

容差对子网络级故障诊断的影响

本文结合采用间接可测端点作撕裂端点的交叉撕裂诊断法，研究了容差对子网络级故障 诊断的影响．用随机变量分析模拟电路中元件的容差，通过随机模拟实现对容差总的估计，建立 了容差情况下网络级故障诊断的判别式，进而探讨子网络级的故障诊断，提出了元件故障深度、 元件故障的可诊断测度，子网络故障可诊断率等概念．最后，以网络故障的模拟分析来阐明以上 理论．     

模拟电路故障诊断中一种减少容差影响的快速并行诊断算法

利用元件容差的两个基本特性，讨论了一种Ｋ故障诊断的改进算法，该法从总体上估计容差对诊断的影响，从而削弱了容差的影响，并且采用并行处理，有效地解决了该法运算量较大的缺陷，使诊断速度大幅度提高。     

容差电路的ξ－可诊性

利用子空间距离度量分析容差电路单故障诊断问题，通过解析式定量表达容差对故障模式的影响，揭示了决定电路所发生故障可诊性的ξ条件．     

容差电路故障的区间分析法

本文介绍了区间数学的基本概念及容差电路的区间分析法,并给出了诊断容差电路故障的判断条件,为容差电路故障诊断提供了一种简单而有效的方法。     

柴油机故障诊断系统的研究

发展柴油机故障诊断技术是提高柴油机维修效率、监督柴油机维修质量的必要手段。但柴油机的运行信号,存在非线性、连续性、容差和检测点的有限性的特点,这使柴油机故障诊断问题变得十分复杂。本文对柴油机故障诊断进行了研究,希望能够为破解柴油机故障诊断难题提供建议。     

对故障诊断经典结论的思索

讨论了经典故障诊断文献在可诊性、诊断算法、模型分类等问题上的疏漏，强调指出：①在任何非全参数估计下，不应错误地认为第二类容差电路的故障可诊性与电路元件的标称值无关。②非线性二乘故障定位准则有严重理论缺陷，③电路元件容差并非始终构成诊断困难。④第一类容差电路有良好的故障可诊性。⑤三个诊断方法的内在联系。     

用模糊数学方法进一步研究模拟电路故障诊断中的容差问题

本文以探索模拟电子线路的实际故障诊断为目标,对故障定位中的容差效应作了进一步的研究,得到些有益的结果。首先,本文论述了故障定位法的一般形式,在非标称电路(即元件存在容差、测试存在误差的实际电路)的故障定位中提出了更合理的统计判定指数。然后用模糊数学的方法对模糊节点进行综合评判。根据故障度较客观地查出因容差效应而漏判的故障节点。并且上述方法在计算机上进行过模拟验证,诊断效果良好。     

在K故障诊断法中减少容差影响的一种办法

Ｋ故障诊断法是一种计算量较少而又比较有效的诊断方法，但在实际使用中受容差 影响较大。为了解决这一问题，提出一种称为Ｋ＋１故障诊断法的改进方法。该方法根 据Ｋ故障诊断法的原理，从总体上估计容差对诊断的影响，用补偿电源进行等效，只要 求增加一个测点。与其它方法相比，所增加的计算量较少，而且特别适用于较大规模的 电路。     

基于神经网络的故障诊断推理方法

针对传统诊断技术的局限性,研究了基于ＢＰ模型神经网络的故障诊断推理方法,它只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络,将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断发生故障的类型．神经网络一旦训练好,由于其具有容错性,不仅能诊断出已经出现过的故障,还能在一定范围内诊断出从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化．仿真结果表明,基于神经网络的故障诊断方法是行之有效的     

应用广义线性函数的线性电路K故障诊断

在模拟电路故障诊断中,由于元件容差的影响,以及元件变化与输出增量之间的非线性关系,使得实际的诊断过程非常复杂和困难.本文引用广义线性函数的概念,对元件的容差进行类线性处理,并且弱化了元件参数变化和输出增量之间的非线性关系,提出了等效的支路故障值概念.对应用广义线性函数进行故障诊断做了讨论,导出了计及容差情况下的 k 故障诊断模型及最小二乘算法,由此所得的结果具有最优性和无偏性.诊断时采用多激励方法,消除了诊断过程中的等效故障.     

线性容差电路的故障定位

本文根据概率论的思想,提出一种新的线性容差电路故障诊断的原理和方法,对多故障诊断,可将故障隔离到一个支路集范围,对诊断常见的单故障,引入了元件分离界概念,可进一步将故障隔离到更小范围,以至确诊。     

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RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断

为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误，在基于粗糙集理论(Rough Set Theory，简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上，充分利用神经网络(Neural Networks，简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力，构造了RST与NN相结合的故障诊断模型。首先利用RST从诊断样本中提取领域知识，然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构，进而增强诊断NN的智能性和容错性。通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较，证明了该模型的有效性和通用性。该模型即使在诊断信息不完整的情况下，也具有高的诊断容错性能，因此在电力系统实时故障诊断方面具有广阔的应用前景。