一种开关电容网络子网络级诊断的新算法

在电荷守恒原理和灵敏度分析基础上，提出了一种开关电容网络（ＳＣＮ）子网络级故障诊断的新算法，运用该算法，在诊断过程完成后，能确定出非故障网络（或非故障元件集合）和故障子网络（或故障元件集合）。     

开关电容网络故障诊断

提出一种SCN故障诊断方法，将时变电路SCN，采用双线性变换，等效转换为连续时间电路，进行SCN模块级故障诊断。该方法克服了分立元件级SCN故障诊断的缺陷，提出诊断方程和算法，对可测性做了初步探讨，并对算法举例做了验证。     

开关电容微分电路

<正> 以MOS大规模集成电路技术为其实现基础的开关电容电路,近些年来以其特有的优点,受到了人们的重视。其理论分析和实际应用得到了迅速的发展。由开关电容电路组成的积分器,由积分器构成的各种滤波电路及积分加法电路等都已成熟。但至今还没有见到由开关电容电路构成的微分电路。本文通过适当安排开关电容支路,得到了一个开关电容微分电路。它将给开关电容电路的综合带来极大的方便。     

开关电容网络Z域回路拓扑分析

导出了开关电容网络的开关电容支路集的Ｚ域特性，给出了开关电容网络Ｚ域回路拓扑分析法。     

开关电容电路的分析方法

开关电容电路是采用ＭＯＳ集成工艺实现的大规模集成电路，与一般模拟电路相比，它具有许多优点，是模拟集成模拟电路的一个十分重要的发展方向。该文根据开关电容电路的电路结构及工作特点，以开关电容积分电路为例，说明了其工作原理及电路分析方法。     

开关电容升压式DC-DC变换

提出了一种开关电容(SC)升压式DC-DC变换电路,并进行了有关理论分析和实验研究．     

非理想开关电容网络的双图分析法

本文提出了非理想开关电容网络(SCN)分析的新方法——双图分析法。通过一定近似,我们在电压-电荷域形成方程,把连续系统转为离散系统求解,且这种方法能直接用来分析理想开关屯容网络。我们还采取措施消除了系统方程的奇异性,使本文的方法适合于分析任意输入、任意拓扑、任意开关相数的开关电容网络,且具有存储量少、运算速度快等优点。     

开关电容幅度均衡器的设计

钟形幅度均衡器是均衡通路幅度畸变的常用器件。开关电容电路适宜采用LSI实现,以做到体积小、成本低。本文采用一种双二阶电路作为钟形幅度均衡器的基本节,其特点是对寄生电容不灵敏。经预扭曲后的计算特性可与设计要求达到一致。这种二阶节的级联可用来满足更复杂的均衡要求。     

任意开关电容网络的Coates图分析

本文提出了一种分析开关电容网络的新方法,该分析方法使得开关电容网络(SCN)在z域等效电路所需元件减少;利用z域的电压控制电荷源(VCQS),进而应用Coates图及增益公式,即可十分方便地求出其传递函数,该法适用于任意的SCN等效电路,文中对两个实例进行了分析,事实证明该法简便、有效、速度快。     

开关电容复数滤波器及其应用的研究

研究开关电容复数滤波器（SCCF）的级联实现及其在负通滤波中的应用，进行了SC复数负通滤波器实例计算，并给出了其衰减特性的计算机模拟结果。     

神经网络在机械系统故障诊断中的应用

近年来，神经网络已成为当代人工智能研究领域的一个热点，工程界也表现了极大的热忱，期望它在解决一些长期以来用传统方法难以解决的问题方面能发挥突破性作用。本文较为详细地探讨了神经网络双向联想记忆法在机械系统故障诊断中的应用。研究表明，该法能大大提高故障诊断的智能水平和实时处理能力，为机械系统故障诊断开辟了一条新途经。     

有源网络故障可测性的拓扑条件

首先利用零泛器将适于无源网络的故障诊断方法推广至适用于含有四种受接源电路的有源网络,然后,从拓扑上讨论了故障有源网络的局部可测条件和全局可测条件,最后给出了一个可测分析的例子。     

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。     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

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。     

基于自适应神经网络的非线性系统的智能故障诊断

针对一类模型未知的非线性系统,提出了一种基于自适应神经网络的故障诊断方法,用RBF神经网络构造了状态估计器和故障估计器,解决了非线性系统状态不可测时的故障诊断问题。并用Lyapunov方法研究了故障误差和状态误差的收敛性,结果表明了该方法实用、有效。     

利用人工神经网络的故障诊断的模糊分类

针对基于方法的模糊逻辑和传统的神经网络在故障诊断中各自所具有的不足,提出了一种可行的方法,即在使用ＢＰ算法的神经网络中,输入矢量由故障症状的隶属度值组成,而输出矢量由该症状相对于各故障原因的隶属度值组成,将该方法应用于雷达设备的故障诊断,得到了令人满意的结果。     

互连网络诊断性与容错性的细胞图自动机算法的串行模拟

本文对作者以前提出的细胞图自动机算法,给出了串行模拟结果,特别地给出了这些串行模拟程序对几种重要的互连网络如超立方体,交叉立体和Ｍｏｂｉｕｓ立方体模拟的一些具体结果及效率分析．     

往复式压缩机填料密封的机械故障诊断方法

采用机械故障诊断学中的时域识别方法，通过对往复式压缩机填料密封气腔内气体压力波动的分析，对其建立自回归模型，根据所建模型的ＡＩＣ指标，从数值上识别填料密封的正常与异常状态；结合对压力波形的频谱分析，判断故障的类型，利用各组填料密封腔中压力的分配情况，判断出故障产生的位置。