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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

非线性电路故障诊断的可测性研究

本文是关于非线性模拟电路故障诊断的测试点选择问题的研究,在本文提出的关于诊断方程的雅可比矩阵的物几乎处处恒等这一概念的基础上,研究了非线性情况下诊断方程的形式及其可测性问题。     

非线性电阻电路的单故障诊断的一种方法

提出了非线性模拟电路故障诊断的一种测前模拟法．应用伴随电路及特勒根定理导出故障诊断方程，用等电位屏蔽技术识别故障．非线性元件用其工作点参数等效线性化，可对故障电路逐级分块诊断，适用于大规模线性和非线性模拟电路．     

基于小波的神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究(英文)

研究基于小波分析的神经网络故障诊断方法根据齿轮驱动装置在工作时通常可能出现的故障类型,人为地在该装置上制造了类似的故障供诊断．并对实验结果进行了分析和讨论．实验表明,利用小波进行诊断信号的预处理,并将其形成向量供给神经网络进行故障诊断具有较好的效果．     

基于遗传小波神经网络的变压器故障诊断

电力变压器油中溶解气体的色谱分析是变压器故障诊断的重要方法,通过该方法可以间接了解变压器的运行状态和内部潜在故障.人工神经网络已经成功地应用于电力变压器故障诊断,但学习样本数多和输入输出关系复杂性减慢了网络的收敛速度.为解决此问题,将用遗传算法改进的小波神经网络应用于电力变压器故障诊断,克服小波算法易于陷入局部极小、收敛速度慢等缺点.     

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.     

基于小波包-神经网络故障诊断系统研究

建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型，采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量作为特征值为神经网络的输入模式，模型具有通用性。并且应用于旋转机械故障样本的识别计算，结果表明该方法在故障诊断中是有效的。     

基于RBF神经网络的传感器非线性故障鲁棒诊断

针对一类非线性系统,传感器非线性故障情形,提出了新的故障诊断方法·该方法采用状态变量扩展技术将传感器故障转化为系统故障进行诊断,RBF神经网络对传感器故障的导函数进行估计,网络权值在线调整,进而实现故障的实时估计·对于系统中存在的不确定性,故障诊断方法应用阈值处理技术,使算法具有一定鲁棒性·对于给出的算法,证明了Lyapunov稳定性·最后,给出了仿真实例,结果验证了该方法的正确性·     

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证.遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高.     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。