基于LASAR的印制电路板故障诊断系统研究

介绍了应用LASAR软件开发印制电路板故障诊断程序的流程 ,并进行了详细的探讨 ,在此基础上提出了一种新型的印制电路板通用故障诊断系统 ,即基于LASAR的印制电路板故障诊断系统     

基于LASAR的印制电路板故障诊断系统研究

介绍了应用LASAR软件开发印制电路板故障诊断程序的流程,并进行了详细的探讨,在此基础上提出了一种新型的印制电路板通用故障诊断系统,即基于LASAR的印制电路板故障诊断系统。     

基于VXI仪器的电路板故障诊断系统

介绍了研制中的基于VXI总线技术组建的电路板故障诊断系统,并就其硬件和软件的组成进行较为详细的探讨。针对待测电路板许多属于数模混合类型,作为软件核心部分的测试诊断数据库的建立采用了离散事件系统法。     

总线式电路板自动故障诊断系统

针对一种以单片机为核心构成的船舶机舱监控系统,采用VXI线技术开发出其电路板的自动测试与故障诊断系统,用于进行总线式电路板的测试与诊断维修.阐述了系统的设计思想和总体方案,软件开发采用了数据库编程技术,系统具有扩展灵活、软件功能强等优点.     

基于信息流模型的光驱电路板故障诊断

从故障诊断的角度对光驱电路板原理图进行分析,建立了光驱电路板的诊断信息流模型,模型以映了试验间及试验与故障之间的观察关系,基于该模型讨论了光 电路板的故障诊断问题。实例说明了 有效性。     

基于多种测量残差的控制系统故障诊断方法

基于控制系统故障的先验知识，应用Ｍ－ＡＲＹ理论，对多种测量残差进行二级分类，实现系 统的故障定位，并给出相关的定理和证明。     

基于专家系统的导弹装备电路板维修测试系统研究

针对传统的导弹装备电路板检测系统检测型号单一,检测时间长,需要维修人员较强的专业知识和丰富的维修经验的缺点,设计了一套导弹装备电路板维修测试系统;系统以专家诊断法为基础,建立了一个故障实例数据库,并设计了一个通用测试仪;实验结果表明,该诊断系统故障检测速度快、定位准确,系统通用性强,对维修人员专业知识、技术水平和维修经验要求比较低。     

基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在灭火系统电路板故障诊断中的应用

针对装甲车辆灭火系统电路板规模较大,功能日趋多样与完善的同时,其复杂程度也日益提高,故障层次越来越多,故障现象与故障原因的映射关系更加复杂,组合故障频发,传统的故障诊断方法已不能满足灭火系统电路板故障诊断的要求。设计了基于免疫遗传算法优化的BP神经网络对灭火系统电路板进行故障诊断,并在免疫和遗传过程中保留了部分训练最优解。实现了神经网络收敛速度的提高,使用Matlab编程优化算法并完成了电路板仿真故障的诊断。通过实验验证了该诊断模型的准确性和可靠性,为电气系统通用检测设备的神经网络诊断方法实现提供了理论支撑。     

基于Darknet网络和YOLO4的实时电路板故障检测算法

针对现有的接触式电路板故障检测方法难以应用到大规模集成电路故障检测中的问题,提出一种实时、非接触式的基于深度学习的电路板故障诊断算法;建立PCB板缺陷检测和元器件识别图像数据集,并采用数据增强技术,对数据进行数据增强来提高训练的数据量,以提升模型检测精度和鲁棒性;基于Darknet框架和YOLO4算法训练得到元器件检测模型,并通过采用k-means聚类算法设计合理的Anchors,使得模型具备多尺度缺陷检测的功能;使用图像配准算法在红外图像和可见光图像上实现配准和融合;根据PCB板设计时划分的功能区域,利用测温热像仪连续采集5个该区域的平均温度,通过判断5个平均温度之间的关系从而判断短路或者短路状态;经过试验测试,使用预先设置好故障的电路板作为实验对象,通过采集实验对象运行过程中的红外和可见光图像数据,基于设计的故障检测模型,不仅能够实时且有效地识别出元器件位置,并能够直观地标识出现短路、短路故障元器件;经过实际应用,能够满足设备运行时的实时电路板故障检测工程应用。     

ASA技术在电路板故障诊断中的应用研究

针对如何快速准确进行电路板故障诊断的重要课题,介绍了ASA(analog signature analysis)技术的原理与特点,并基于ASA技术设计了电路板半自动故障诊断系统,并对ASA技术在电路板故障诊断中的应用进行了全面的分析.     

智能电路板的闭环测试与故障诊断

对于智能电路板(含有CPU的电路板)的测试与故障诊断是该领域的难点，本文介绍了对该种电路板进行测试与故障诊断的一种新方法，及其实现过程。     

基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断研究

研究电路的故障问题,应提高快速性和准确性。为提高仿真电路故障诊断效率,给出了一种基于改进支持向量机的仿真电路故障诊断方法。首先通过小波包变换实现了信号的能量特征提取,根据主元分析完成了特征压缩;其次针对支持向量机多分类一对一方法存在的不可分类区,将其与最近邻分类法相结合,实现了电路的故障诊断,并提出了一种混合遗传算法实现了小波函数和支持向量机参数的同步选择;最后通过一仿真电路的仿真实验,与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示基于支持向量机的方法诊断精度最高,达到98%,为设计提供参考依据。     

电子设备电路板维修测试与诊断系统的研制与应用

以故障电子线路板的维修为背景,提出了研制电子设备电路板维修测试与诊断系统的重要性。系统采用故障树分析、模糊神经网络、功能对比测试以及小波神经网络等技术,较好地解决故障检测与定位问题,故障隔离到可更换的最小单元。完成电子线路板快速诊断与维修,实现了电路板故障地准确定位。     

基于PXI总线的小型化数字电路故障诊断系统设计方法研究

针对数字电路测试诊断需求,以数字电路中较为复杂的时序电路测试为侧重点,将含有CPU、FPGA的数字电路作为测试对象,结合目前常用的时序电路仿真方法,设计了一套基于PXI总线的小型化电路板测试诊断系统,解决了以往电路板测试设备性价比低、体积大、难携带、TPS开发难度大等问题,并进行了系统的应用实验,结果表明该系统具有可靠性高、操作性好、扩展性强等特点,能够快速准确地将故障定位到数字电路板的最小可更换单元,可有效提高我军装备机动保障的能力,符合装备综合保障的未来发展要求。     

非线性模拟电路故障诊断的MF-DFA方法

针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于多重分形消除趋势波动分析和支持向量机的故障诊断方法.应用多重分形消除趋势波动分析方法处理信号,提取能够精细表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布概率的多重分形特征;将提取的多重分形特征作为支持向量机的输入样本,利用支持向量机的分类功能对电路工作模式作出故障决策.通过对Duffing混沌电路的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性.     

基于Volterra级数的模拟电路故障诊断

Volterra级数是一种泛函级数,时域和频域核有明确的物理意义,不依赖于系统的输入,因而完全反映了系统的本质特性。因此可以用Volterra级数作为非线性模拟电路的分析工具,通过直接分析非线性模拟电路的频率响应以提取故障特征,从而实现非线性模拟电路的故障诊断。     

基于VIF特性分析的电路板故障诊断方法研究

VIF特性曲线,即伏特-安培-频率特性曲线。分立元件或集成芯片是电路板故障的最小可隔离单元,元器件的损坏或特性改变是电路板故障的最根本原因。针对元件参数获取的问题,采用基于VIF特性分析的方法,对常见元器件进行了分析,并模拟了常见的故障模式,分析其VIF特性曲线特征,总结了各类组合元件曲线变化规律,针对某型灭火抑爆系统电路板的容性故障和感性故障进行了诊断,效果显著。     

基于支持向量机的信息融合模拟电路故障诊断方法研究

为提高模拟电路故障诊断效率,克服依据单一信息进行诊断的不足,提出了一种支持向量机信息融合的模拟电路故障诊断方法;首先构建了基于支持向量机的信息融合诊断模型,其次给出了基于小波包变换的能量特征提取和基于主元分析特征压缩方法,分析了支持向量机一对一多分类方法,最后通过模拟电路的仿真实验,与未进行信息融合,以及BP、RBF和PNN等神经网络对比,结果显示,基于支持向量机信息融合方法的诊断精度最高,约为97.3%。