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。     

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。     

模拟电路的融合智能故障诊断探究

本文阐述了在对模拟电路进行融合智能故障诊断过程中使用的,基于数据融合技术、模糊理论、神经网络和遗传算法的新方式,这种方式在诊断的过程中通过多种电路测试数据,对因为测试节点不够而产生故障信息不足的问题进行解决。使用遗传的算法,对BP网络的初始权值分布和结构等进行优化。每一种测试信息都是用一个单独的遗传神经网络进行初步的分析,最终在各种测试信息的基础之上取得诊断电路受到各种故障损害的可能性,在对每一种神经网络的输出信息的重要性进行考虑,在进行决策融合的过程之中使用模糊积分融合的方式。本文对模拟电路的故障特征进行选择,通过对系统结构的选择、样本选择、算法学习和决策的综合方式,通过对电路进行的诊断,论述了融合智能故障诊断的具体实现方式,对各种方式的鲁棒性进行了验证。最终对故障进行准确的定位。     

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。     

模拟电路故障信号的小波预处理

针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题,提出一种基于小波一神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号,采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征,该信号特征经主元分析和数据标称化后,作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理,对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择,给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目,简化它的结构和减少其训练处理的时间。仿真结果表明,该法可以提高模拟电路故障诊断的效率和辨识故障类别的能力。     

PFM神经网络VLSI电路的故障诊断应用

为了改变传统的基于软件的故障诊断模式,发挥神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势,提出了一种用于故障诊断的改进脉冲频率调制(PFM)模拟神经网络脉冲流VLSI电路.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路.以此电路为基础,设计了进行主轴承磨损故障诊断的神经网络故障识别系统.用含有故障信息的噪声信号代替振动信号进行特征值提取,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,最后得出代表待诊断测试信号与标准故障模板之间"欧氏距离"的VLSI电路输出端电容的电压值.根据各个电压值,可以判断出故障类别.该电路具有较高的识别精度,可以实现实时在线的故障诊断.     

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。     

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.     

多信息融合特征下的发动机故障自动化诊断研究

发动机工作过程的复杂性以及其故障诊断信息的繁杂性使得单一传感器难以较好识别与诊断故障问题。故研究对数据层、特征层以及诊断层进行多信息融合,并基于最大信息特征和主成分分析提出诊断模型。实验结果表明,模型对不同故障类型的数据提取偏差值低于5%,且其误差性能(<0.06%)和测试精度明显优于其他对比算法。多信息融合特征诊断算法能有效对发动机设备进行故障诊断,并提供新维修思路。     

基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断

针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信息以降低故障特征的维数;最后,利用BP神经网络进行故障分类和识别。通过仿真实验,验证了该方法相对于传统方法具有更高的故障诊断和故障识别的准确率,并且对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于模拟电路I_(DDT)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.     

基于神经网络和广义互测试的大规模电路故障诊断

对于大规模电路或者非线性电路的诊断,存在故障定位困难和诊断速度比较低的问题,对此本文提出了一种基于神经网络和广义互测试的大规模集成电路故障诊断方法,给出了这种方法的诊断步骤,并进行了仿真实践,结果证明对于子网络级的故障定位是有效的。     

基于神经网络的三相全控桥整流电路故障诊断

电力电子电路的诊断具有相当的复杂性,主要原因之一是由于功率器件的损坏造成主电路结构的改变.而晶闸管是整流装置中最容易损坏的器件,因此,晶闸管的故障诊断成为电力电子电路故障诊断的首要重点.提出一种用前向神经网络来诊断三相全控桥整流电路晶闸管故障的方法.对电路发生故障时输出的波形进行分析,用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练,将训练好的神经网络用于故障诊断.仿真和实验表明该方法是有效的.     

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.     

电子电路故障诊断的神经网络数据融合算法

针对模拟电路故障元件诊断的不确定性问题,将BP网络引入数据融合之中,结合模糊集合论,构造－模糊神经网络故障分类器,并将其应用于电子电路故障诊断之中。通过测试电子电路中被诊断元件的工作温度和工作电压这2个物理量,求出两传感器对各待诊断元件的故障隶属度,利用模糊BP网络故障分类器进行数据融合,得到融合的各待诊断元件的故障隶属度,从而确定故障元件,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较,说明多传感器融合的优越性。     

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。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

一种基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断新方法

将小波神经网络优良的分类诊断能力和最小二乘加权融合方法相结合,采用油气分析实现电力变压器的故障诊断.用非线性Morlet小波基作为神经网络激励函数,形成神经元,结合双方的优点,建立了紧致型小波神经网络.采用6个同一小波,其隐层单元数目、学习率等相关训练参数不同的单个子网络,对相同变压器故障信号样本进行训练,用最小二乘加权融合法对各个子网络的输出结果进行决策信息融合,通过对融合结果的分析,得到变压器故障的识别结果.测试结果表明,系统具有较好的分类诊断能力和可靠性.