模拟电路故障检测与定位新方法

提出了一种基于统计理论与智能信息处理技术的容差模拟电路故障检测与定位新方法。在充分考虑容差效应的基础上,构建了故障阈值函数与故障判据,从而可通过监测可测点工作电压实现电路的故障在线检测。再通过离线测量电路在不同测试频率下输出对输入的增益,将可测点工作电压与电路增益两类测试信息经特征层融合,运用所提出的遗传神经网络方法对电路进行故障定位。仿真结果表明:所提方法对模拟电路的硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障检测与定位准确率高。     

基于智能信息融合的模拟电路故障定位方法

针对模拟电路故障诊断中存在的测试信息不足、故障定位准确性较低等问题,提出了一种应用智能信息融合技术的模拟电路故障定位方法.该法首先分别采用可测点工作电压及不同测试频率下的电路增益,各用一个独立的神经网络依据改进的BP算法对电路实施初级诊断;然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障定位.所提方法能充分利用故障信息,对模拟电路的软故障与多故障均可进行诊断,故障定位准确率高.     

基于符号分析的模拟电路故障诊断方法及实现

将符号分析方法和模型技术应用于模拟电路的故障诊断,在综合考虑电路元件容差和故障模糊性的基础上提出了一种新的模拟电路故障诊断方法,并设计了一种自动故障诊断系统来实现该方法.基于符号分析和模型技术,以被测电路的传输函数作为故障诊断方程,通过给可及节点施加特定频率的激励,测量电路的增益和相位响应来实现故障的检测和定位.故障诊断实例和计算机模拟结果表明所提方法是可行的.     

模拟电路的融合智能故障诊断

提出了一种基于遗传算法、神经网络、模糊集理论与数据融合技术相结合的模拟电路故障诊断新方法。该法使用多类电路测试数据来解决由于测试节点不足而带来的故障信息欠缺等问题，采用遗传算法来优化BP网络的结构与初始权值分布。对每类测试信息各用一个独立的所提遗传神经网络进行初步诊断，得到基于各类测试信息的被诊断电路属于不同故障状态的可能性。在充分考虑每个神经网络输出信息重要程度的基础上，采用模糊积分融合方法进行决策融合。文中研究了其故障特征提取、样本选择、诊断系统结构、学习算法及其综合决策方法，并通过电路诊断实例，阐述了该方法的具体实现，验证了所提方法的鲁棒性。诊断结果表明：所提方法对容差模拟电路的多故障与单故障诊断均适用，故障定位准确率高。     

基于多类电量测试数据融合的模拟电路故障诊断

提出了一种利用多类电量测试数据、基于神经网络与模糊集理论的模拟电路故障诊断新方法.检测可及节点电压并测量电路在选定的各测试频率下输出对输入的增益,分别利用此两类测试数据,各用一个独立的BP网络对电路进行初步诊断,再运用所提出的模糊融合诊断算法及其故障定位规则进行故障定位.模拟实验结果表明:所提方法克服了基于单一信息诊断方法的不足,对硬故障与元件参数偏移较小的软故障均适用,故障定位准确率高.     

基于BP网络的容差模拟电路故障诊断研究

传统模拟故障诊断多采用K故障诊断法,即在已知拓扑结构和元件参数的标称值前提下,不必对故障进行模拟,就可以计算出各元件发生故障的统一特征,找出故障位置.但对于有容差干扰的电路检测速度将会变慢,甚至影响检测效果的可靠性.鉴于此,引进BP神经网络,将K故障诊断法与BP网络相结合,用于容差模拟电路故障检测,其方法具有实时诊断性和鲁棒性特点.故障诊断实例和计算机仿真结果证明,本文所提出的观点是可行的.     

基于多目标线性规划的模拟电路软故障诊断方法

阐述了一种新的容差条件下基于多目标线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,并以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据。采用多目标线性规划方法求解测试节点方程组来估算电路中各元件在一定故障情况下的参数变化百分比,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估算,可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内变化条件下的软故障诊断。     

容差条件下的模拟电路多故障诊断

针对容差模拟电路多故障诊断问题,提出了包括故障状态检测、故障粗糙集生成和故障元件定位的分步诊断方法。将有限测点的故障状态检测转化为容差约束下的线性规划问题;推导得到故障特征等式并生成故障粗糙集,证明了在容差条件下的故障特征等式中可选用标称参数电路的节点电压;对故障粗糙集中元件参数的偏差限值进行修正,对修正后的电路进行状态检测,实现故障元件定位,并估算故障参数偏差。仿真实例表明,该方法具有较高的诊断准确度和参数辨识精度。     

基于多目标遗传优化的容差电路故障屏蔽诊断

将多目标遗传优化算法与故障屏蔽原理相结合,提出了一种新的容差模拟电路故障屏蔽诊断方法.通过分析计算故障与容差效应对端口特征量的影响,建立了模拟电路具容差情况下的故障屏蔽模型,创建了目标函数与相应的适应值函数,用以搜索能极大限度屏蔽故障支路的最优激励,根据最优激励的Pareto解集及所提隶属度函数来实现故障定位.模拟试验结果表明:所提方法避免了故障效应与容差效应的相互交叠,故障定位准确率高.     

大规模容差模拟电路多故障诊断法

本文研究了大规模容差模拟电路的多故障诊断问题,针对交流、直流线性电路和非线性直流电路,考虑了测试点数目有限以及元件容差存在的情况下的电路故障诊断,采用了一种基于线性程序概念的子网络级故障诊断算法来确定元件的实际参数是否在容差范围内或者某些元件是否有故障.文中提及的几个测试方程在定义可能的故障元件中起了关键性作用,并详细阐述了二重故障的诊断原理,且给出了三重故障的诊断公式.该方法大大减少了大规模网络故障诊断计算量,快速有效的定位故障元件.最后用实例说明了该法的有效性.     

A method for fault diagnosis in linear electronic circuits

A method for fault location and parameter identification in linear AC and DC circuits with limited accessible terminals for excitation and measurement is developed in this paper. Fault location is based on a derived relationship having a general meaning. It requires analyses of the circuit with nominal parameters and distinct excitations as well as measurements of some node voltages in the circuit with perturbed parameters. The fault parameter is identified using a formula obtained on the basis of the Woodbury expression. A decomposition technique is suggested enabling us to apply the method for multiple fault diagnosis. Several numerical examples illustrate the proposed approach and show its effectiveness. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于波形相似度的容差模拟电路软故障诊断

针对容差模拟电路输出波形参数的随机性,构造了描述特定电路状态的特征区间向量,据此提出了一种基于多频响应波形相似度的软故障诊断方法。对每一种软故障,分别施加K种不同频率的激励信号,获取K个由输出响应构成的标准特征区间向量作为该故障状态的信号特征。对待测电路施加相同的K种频率的激励信号,获取K个待测样本,分别与每种故障模式的K个相应的标准特征区间向量进行相似度计算,获取K个波形相似度,在波形相似度融合中考虑了均方差权重系数和可信度权重系数,得到待测样本与该故障模式的总体相似度。最后依据一定的模糊规则进行故障定位。仿真实验证明,本方法在保证较高诊断准确率的情况下,对测点要求低,易于在自动测试系统中实现诊断的自动化。     

A generalized fault diagnosis method in dynamic analogue circuits

Fault diagnosis of analogue circuits is essential for analogue and mixed‐signal systems testing and maintenance. A new method is proposed in this paper for multiple fault diagnosis of linear analogue circuits in frequency domain. The Woodbury formula is applied to the modified nodal equation to construct the fault diagnosis equation, which relates the limited measured circuit responses with the multiple faults inside the circuit in a linear way. A recently developed ambiguity group locating technique is modified here to identify the faulty parameters directly. Computation cost is reduced compared to combinatorial search in traditional fault verification methods. Only one node is needed for voltage measurement, but multiple excitations on accessible nodes are required for fault identification. Parameter evaluation can provide the exact solution to the deviated values of faulty parameters. The faulty parameter deviations can have any finite values. Example circuits are provided to illustrate the proposed method. Two other methods for multiple analogue fault diagnosis sharing the same mechanism as the method proposed in this paper are also briefly described. The proposed method is extremely effective for the circuit with very limited accessible nodes and is also computationally efficient. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于高阶谱与支持向量机的电力电子电路故障诊断技术

针对现有电力电子电路故障诊断方法存在的不足，研究了采用高阶谱分析和支持向量机(support vector machine，简称SVM)的电力电子电路故障诊断和定位方法。首先利用高阶谱中的双谱技术分析、处理和提取电路状态的故障信息特征；然后设计和采用多类层次支持向量机分类器作为故障模式的训练和识别器，其中，分类器的结构利用模糊C-均值算法(fuzzy C-means，简称FCM)进行了优化；最后采用一个实际的Buck功率电路进行了建模、仿真和验证。结果表明，采用该方法对电力电子电路故障的诊断和定位率可达99%以上，达到了较为理想的诊断精度。     

基于信息融合的模拟电路故障诊断方法分析

采用2种基于信息融合故障诊断方法,说明用于模拟电路故障诊断的特点.首先利用指定频率下可测点电压、不同测试频率下输出端电压和测试元件的温度3组测试数据,分别用一个改进的BP网络对电路状态进行预处理,得到每个传感器对各待诊断元件的隶属度函数分配,再分别用模糊融合和D-S融和算法进行决策层信息融合并进行故障定位.仿真结果表明:信息融合方法能够克服基于单一信息诊断的不足,提高电路故障诊断的正确率,对单、多软、硬故障均可识别,D-S融合算法在解决电路故障诊断中的不确定性问题方面优于模糊融合.