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。     

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。     

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。     

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。     

模拟电路故障诊断的小波方法

利用小波变换与神经网络相结合的(WNT)方法,将小波作为消噪工具,对信号进行消噪和小波多尺度分解,提取特征信息。并从函数型和权值型小波神经网络中寻找最优故障辨识器,提出了模拟电路故障诊断的系统方法。本文详述了其诊断原理及诊断步骤,并给出了诊断实例。     

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。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断研究

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于容差模拟电路故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

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.     

基于神经网络方法的模拟电路故障诊断研究

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,很适合判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。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。     

基于小波包和自组织网络的模拟电路故障诊断

提出了一种基于小波包变换和SOFM网络相结合的模拟电路故障诊断方法.利用小波包分解作为预处理和消噪工具,对电路采样信号进行多尺度分解和消噪,然后进行能量特征提取、归一化,作为样本输入给神经网络.用SOFM网络竞争层的神经元,对样本数据进行故障识别分类,克服了BP网络隐层神经元选取困难的缺点.详细叙述了诊断原理和步骤,并给出了诊断实例.     

线性模拟电路的双故障诊断及人工神经网络的实现

本文提出了一种进行线性模拟电路双故障定位的原理及以此为基础的人工神经网络实现方法。文中论述了双故障元件参数在零到无穷大间变化时，测量值在增量空间所具有的一般特性。当可测端对各元件的转移阻抗或各元件单故障空间特性已知时．则根据两次独立测试结果，即可对双重故障定位。这一方法减小了传统K故障法所需的在线计算量，算例表明此法有好的诊断效果。     

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。     

模拟电路故障诊断的发展现状与展望

阐述了模拟电路故障诊断的意义，介绍了模拟电路故障诊断的发展现状，以及应用神经网络、模糊理论和小波分析后发展的趋势。分析了存在的问题，并提出了解决方法。     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

模拟电路故障诊断的新故障字典法

基于节点电压灵敏度,将文献[1]中的线性无容差电路的故障字典法推广到可以诊断容差模拟电路和非线性电路软故障的新故障字典法。讨论了该方法的原理和字典的建立方法,给出了仿真实例。