基于灰色关联的容差模拟电路故障诊断

模拟电路中存在容差,使得诊断过程较为复杂。针对这一问题,尝试将灰色系统理论引入到模拟电路的诊断过程中,并提出了一种基于灰色关联度的诊断算法。由于灰色系统理论擅长处理不确定性的信息,因此,能够有效消除容差的影响,提高诊断结果的准确性。最后,实例表明,这种算法能够准确的识别电路故障的类型。     

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。     

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。     

基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断融合方法

针对信息不足、噪声会导致模拟电路故障诊断效率降低问题,提出基于小波分解、主成分分析和神经网络的信息融合故障诊断方法。为了减少噪声影响和减低故障特征维数,采用该方法对电路测试信号进行小波多尺度分解、主成分分析和归一化预处理。根据不同测试激励源,分别构造独立神经网络完成故障初级定位,进而运用D-S证据融合初级诊断结果实现故障最后定位。研究结果表明:所提方法能充分利用不同信息源对容差下模拟电路故障进行诊断,且定位准确率高。     

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。     

射频放大电路的容差容限分析

介绍了射频放大电路容差容限的基本分析方法和步骤,结合工程应用的实际情况讨论了射频器件容差容限数据库的建立方法,以射频放大电路的容差容限分析为例介绍容差容限分析电路模型的建立过程和容差容限分析方法,并对容差容限分析的结果进行讨论.     

基于改进量子遗传算法的小波神经网络优化及其软测量应用

针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷,提出一种改进的量子遗传算法,通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体,并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向.将改进算法用于优化小波神经网络,藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型.仿真结果表明:与简单量子遗传算法相比,改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能.     

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.     

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。     

基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断

研究了基于BP神经网络、基于径向基神经网络等的故障诊断方法和原理,并利用小波包分解获得了滚动轴承振动信号的特征向量,进行了详细的故障诊断实验研究,通过实验,比较了基于松散型小波神经网络与紧致型小波神经网络的诊断结果。仿真结果表明,紧致型小波神经网络用于滚动轴承的故障诊断更为有效。     

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。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.     

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     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。