容差电路的K故障屏蔽方法研究

本文对线性电路的等输入／输出K故障屏蔽方法在容差情况下的应用进行了详尽的研究，所提两种K故障模糊屏蔽算法，计算量小，诊断速度快，故障与容差之间的模糊性低，可信度高。     

一种新的容差模拟电路故障屏蔽字典法

提出了一种新的可以诊断容差模拟电路软硬两类故障的故障屏蔽字典法。该法基于统计学原理，计算了容差对故障特征量的影响，在此基础上，通过构造合适的故障隶属函数，将故障定位在一个模糊故障集中，并从中进一步确定出最可能发生的故障。     

线性容差电路的K故障模糊屏蔽定位

研究了线性电路的等输入／等输出Ｋ故障屏蔽方法在容差情况下的应用，提出了故障隶属函数，用以定位故障元件或模糊故障集，从而大幅度地降低了故障与容差之间的模糊性，提高了Ｋ故障屏蔽法的实用性。对算法进行了详尽的研究，测后计算量小。     

模拟电路故障诊断的优化近似法—考虑容差的验证法

本文在Bandler等人考虑容差的验证法(简称容差验证法)的基础上,借助于Penrose-Moore广义逆阵,提出了一种新的容差验证法,它在理论上是较为严密的。计算机模拟结果表明,此法是可行的。     

可诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法

基于支路屏蔽的原理,本文提出一种可以诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法.文中讨论了该方法的诊断原理和字典的建立方法,给出了容差情况下的仿真诊断例子.     

具有容差的模拟电路故障定位的神经网络实现

结合Ｋ故障诊断和ＢＰ网络的分类功能,提出了一种神经网络实现模拟故障定位的方法,该方法将ＢＰ网络训练成具有推广能力的广义故障字典。     

小容差模拟电路的k故障诊断

本文讨论了元件容差对线性电路故障诊断的影响;得到了小容差下用来判别k故障元件集的门限值的估算式;并给出元件级k故障的诊断方法。     

容差电路的故障诊断最小容差估计算法

本文从容差对k故障诊断法的影响机理出发,提出了一种具有明确物理意义的容差电路故障诊断方法最小容差估计算法。这种方法可通过较少的计算,获得等效故障源的有效估计。特别重要的是,由此算法还可派生出一种无须迭代的自适应次优算法,计算量很小,适合于实时性要求较高或电路规模较大的场合。     

非线性容差电路的故障诊断

文章着重讨论如何根据容差电路有限可及点上的电压测量，诊断其线性和（或）非线性元件故障，文章利用Ｇｒａｓｓｍａｎｎ流形中的子空间距离证明了ε－故障锥的存在，并由此导出容差干扰下的可诊性条件。为了区别非线性元件的自身故障与似故障。本文仔细分析了可及点电压变化阵的方向能量椭球，并提出了相对方向能量准则。仿真表明，该准则对容差影响是鲁棒的。     

基于模糊C均值聚类算法与隶属算法的容差电路软故障诊断

在聚类分析与隶属函数的基础上,提出了一种容差电路软故障诊断的新算法。对于含有容差元件的的模拟电路,由于允许电路参数在一定范围内偏离理想值,所以很难判断电路是处于正常容差状态,还是软故障状态。本文首先简述了模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）聚类算法与模糊控制隶属算法的基本原理。然后通过一个容差电路软故障诊断实例,以验证本文算法的有效性:首先确定容差电路的正常状态与软故障状态种类,对每一种状态进行电路仿真,获取将来进行聚类分析与故障诊断的样本。然后对采集样本进行聚类分析,利用模糊C均值聚类算法将各种状态分类,并且得到所有状态的聚类中心。最后随机模拟一种电路状态,利用模糊隶属算法,计算当前电路状态与各状态聚类中心的隶属度,判断电路处于哪一种工作状态,实现容差电路的软故障诊断。实例表明,本文算法能够准确清晰地辨别容差电路的正常状态与故障状态,仅需少量样本即可获得各种状态的典型参数,对容差电路进行客观有效的软故障诊断。      

大规模模拟电路故障定位的快速算法及实现

要使现有的模拟电路故障诊断算法适用于大规模电网络,必须将大规模网络分解成互不耦合的小规模网络。文献[1]给出了一种快速定位算法(算法Ⅰ),但未考虑容差。本文从解决模拟电路故障诊断中最棘手的问题——容差、在线计算量和离线计算量的目的出发,将故障预测技术、替代理论和迭加定理运用到支路撕裂法中,从而得到一个新的大规模模拟电路的快速故障定位算法(算法Ⅱ),同时对算法Ⅰ、Ⅱ进行了FORTRAN编程实现。研究结果证明,算法Ⅰ、Ⅱ适用于小、大规模网络的单、多故障诊断。当网络被连续监测时,算法Ⅱ的稳健性、计算量和存贮器要求均较算法Ⅰ有较大改进。文中举了一个有源电路的实例,验证了上述论断的有效性。     

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。     

基于遗传算法的容差模拟电路故障诊断

给出了用于模拟电路元件参数识别的多频传递函数法的过程,并对故障诊断方程的可解度进行了分析,在此基础上,将诊断方程的求解转化为非线性函数的优化问题,并运用改进的遗传算法来解决这个问题,算法实例表明该方法简化了故障诊断方程的求解过程,加速了容差电路故障元件的定位,有一定的应用价值。     

基于信息融合技术的模拟电路故障诊断

论述了基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法的基本原理,提出了分别基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法.分别利用此两类测试信息及K故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则,得到融合的故障诊断结果.模拟实验结果表明,所提方法大大提高了故障定位的准确率.     

Fault Diagnosis for Linear Analog Circuits

This paper presents a novel scheme to diagnose single and double faults for linear analog circuits. The scheme first proposes a simple transformation procedure to transform the tested linear analog circuit into a discrete signal flow graph, then constructs diagnosing evaluators, which model the faulty components, to form a diagnosis configuration to diagnose the faults through digital simulation. This saves much computation time. Furthermore, a simple method to un-power OP's is also proposed to differentiate equivalent faults. The scheme can diagnose faults in passive components as well as active faults in OP's.