一种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法

模拟电路故障诊断一直是一项富有挑战性的研究课题。文章在简要介绍BP神经网络基本原理的基础上,以差分放大电路为例,设计并实现了基于BP算法的模拟电路故障诊断方法,建立了模拟电路故障诊断BP神经网络模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能实现对模拟电路故障的正确诊断。     

一种基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法

小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点。结合两者的特点,提出了一种基于小波与神经网络的模拟电路故障诊断方法,该方法用小波变换对电路响应信号进行特征提取,从而简化神经网络的结构,降低计算的复杂度,加快了训练速度。对实例仿真表明,该法能有效地对模拟电路进行故障诊断。     

一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法

文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。     

基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种基于神经网络和小波分析的模拟电路故障诊断的系统方法。该方法通过对电路的可测性测度计算，选择电路的最佳测试节点，然后利用小波分析作为特征提取手段提取电路的故障特征向量，经归一化和主元分析（PCA）处理后。得到最优特征向量，最后输入到神经网络实现电路故障诊断。计算机仿真结果表明该方法具有更好的故障分辨率。     

一种新的模拟电路故障诊断方法

将因元件容差和故障产生的元件参数增量及电路不可及节点电压增量作为优化变量，构造一个新的故障诊断非线性约束Ｌ１范数优化问题，并应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理来处理该Ｌ１范数问题，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，故障诊断实例和计算机模拟结果表明，所提方法是可行的。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法及LabVIEW实现

采用虚拟仪器开发平台实现了基于小波神经网络的故障诊断系统,以蔡氏电路为例进行故障诊断,通过采用不同的数据处理方法以及不同的神经网络模型,验证了文中所提方法的可行性.人性化的交互界面,可以方便的从虚拟仪器前面板中得到故障的类型和故障的位置.由此可以看出基于虚拟仪器的故障诊断技术具有很强的实用价值.     

一种基于多频灵敏度分析的模拟电路K故障诊断方法

在模拟电路灵敏度分析的基础上，提出了多频灵敏度K故障诊断方法，详细说明了多频灵敏度K故障诊断方法的原理和步骤。针对模拟电路中最常见的双故障进行了电路仿真，仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜,而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合于判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。本文将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP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。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

基于KPCA和类峰值特征的模拟电路诊断方法

针对传统的核主成分分析方法(KPCA)无法解决在故障样本交叠严重时多分类性能较差的问题,提出一种基于改进KPCA的特征提取和类峰值特征辅助识别分类相结合的模拟电路故障诊断方法.在预处理阶段,提出了一种图像混合欧氏距离用于建立核函数,进行核主成分分析特征提取,克服了传统KPCA的局限性;并且设计了一种用类峰值特征识别的方...     

模拟电路故障诊断方法综述

文中介绍了模拟电路故障诊断的研究现状.对模拟电路故障诊断的方法,包括常规的方法和新颖的方法进行了简要阐述,指出各自的局限性,并预测了该领域的研究热点和发展趋势.     

基于PCA和PNN的模拟电路故障诊断

为了解决模拟电路故障识别困难的问题,提出一种基于主成分分析和概率神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法对采集到的模拟电路故障信息进行特征提取,将提取的故障特征归一化处理后输入概率神经网络,进行训练和故障模式的分类识别。实验结果表明,该方法是有效的,具有较高的故障诊断率。     

基于模式识别进行模拟电路故障诊断的方法

本文运用故障树分析法对模拟电路进行分析，按照电路结构对其按树枝形逐级划分建立故障集；将模式识别理论中的隶属函数法以及近邻法推广到可以进行模拟电路的故障诊断．讨论了该方法的原理以及建立字典进行诊断的方法，并给出了仿真实例。     

模拟电路的多频灵敏度故障诊断方法

文章在灵敏度故障诊断方法的基础上提出多频灵敏度参数识别故障诊断方法，并给出选择测试频率的一般原则。该方法能够适用于可及测试节点较少的电路。针对模拟电路中一般只存在部分元件故障的情况，进一步提出只识别部分故障元件参数的多频灵敏度故障诊断方法，使该方法能适用于更大规模的电路。电路仿真结果验证了所提方法的有效性。     

模拟电路故障诊断的小波神经网络方法

利用小波和改进型BP神经网络相结合的方法,进行模拟电路故障诊断;通过分析被测电路的冲激响应,来识别电路中的故障元件;用小波对冲激响应信号进行多尺度分解,进行归一化后,提取特征信息作为神经网络的输入而进行分类。该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间。实验仿真结果表明:该方法能准确实现故障定位且准确率高。     

A Method on Analog Circuit Fault Diagnosis with Tolerance

In this paper, it is proved that the direction of the node-voltage difference vector, which is the difference between the node-voltage vector at faulty state and the one at the nominal state, is determined only by the location of the faulty clement in linear analog circuits. Considering that the direction of the node-voltage sensitivity vector is the same as the one of the node-voltage difference vector and also considering that the module of the node-voltage sensitivity vector presents the weight of the parameter of faulty element deviation relative to the voltage difference, fault dictionary is set up based on node-voltage sensitivity vectors. A decision algorithm is proposed concerned with both the location and the parameter difference of the faulty element. Single fault and multi-fault can be diagnosed while the circuit parameters deviate within the tolerance range of 10 %.     

基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法

主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP算法相结合的GA—LMBP算法。通过诊断实例．比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA—LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率。     

基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络的模拟电路故障诊断

该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和隶属度函数。仿真结果表明,此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位,表现出了很好的应用潜力,在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景。     

基于模糊规则神经分类器的模拟电路故障诊断法

对利用基于模糊规则的神经网络分类器进行模拟电路故障诊断的方法了研究。担子同ＦＲＣ网络模型及其学习算法，它适用于多种类，多规则的分类问题。还探讨了模拟电路故障的一阶及二阶牲概念，并给出了一个用ＦＲＣ进行故障诊断的实例。