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针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点,提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号,利用小波变换对检测信号进行预处理,基于主成分分析对特征矢量进行降维,根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络,用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障;通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性,实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。 相似文献
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模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂,故障字典建立耗时长等特性,用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。 相似文献
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混合电路故障诊断是当前对电路故障诊断的一个热点问题,文中从分析混合电路特点入手,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,然后设计和采用以径向基神经网络作为故障模式的训练和识别器,建立一个故障诊断专家系统,最后以一个功率电路作为例子进行了仿真验证,结果表明,对电路的故障诊断准确率达到95%以上。 相似文献
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基于小波神经网络的模拟电路故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
模拟电路故障诊断具有诊断特性复杂,故障字典建立耗时长等特性,用传统的方法很难得到最佳的诊断效果。本文采用小波神经网络对故障电路建模,基于该网络学习收敛快,对网络输入不太敏感的特点,实现故障诊断。 相似文献
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利用接收信号的高阶累积量为特征参数,实现了对多种常用数字调制信号(2ASK/BPSK,4ASK,QPSK,8PSK,2FSK,4FSK)的分类识别.由于信号六阶以上累积量的计算过于复杂,在选取特征参数方面主要利用信号的二、四阶累积量.8PSK与MFSK信号的二、四、六阶累积量的值均相同,直接计算无法区别.针对这一问题,首先对8PSK和MFSK信号求微分再利用四阶累积量来进行识别.实验证明,所提取的特征能够有效抑制高斯白噪声的影响,并且计算简单,便于实现.当信噪比为8 dB时,识别率基本达到100%.与已有算法的比较,结果证明了该算法的优越性. 相似文献
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模拟电路故障诊断的神经网络方法综述 总被引:9,自引:4,他引:5
以近年来国内外有关的文献报道为依据,对目前已经提出的各种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法进行系统的归纳和分类,重点讨论了神经网络故障字典法和神经网络优化诊断法;指出模拟电路故障诊断的神经网络诊断法不能完全取代传统的诊断方法,并预测这类方法的发展趋势是应用小波变换、模糊控制和遗传算法等技术,克服神经网络本身的局限性,并解决神经网络结构的确定、数据预处理和训练样本集的优选等问题. 相似文献
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基于进化神经网络的模拟电路故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义. 相似文献
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随着电子技术的飞速发展,各类装备设备的集成化程度越来越高,由于系统构成的复杂性和操作环境的多样性,装备设备电路故障的复杂性、模糊性给维修保障带来极大挑战,针对装备设备中的模拟电路故障诊断问题,提出了一种基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法;分析证明该方法可提高模拟电路故障诊断效率,有效提高模拟电路智能化诊断水平。 相似文献
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基于支持向量机的信息融合模拟电路故障诊断方法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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%。 相似文献
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以进行模拟电路故障诊断为主要目的,针对单神经网络故障字典法在进行复杂电路系统故障诊断时,对多故障和多任务诊断的不足之处,讨论了基于多故障的神经网络集成技术,采用集成多神经网络来提高诊断速度和精度,提出了集成多神经网络故障字典法来解决多故障任务,对基于层次分类模型的多重结构神经网络进行了研究,给出了两种对故障定位的统一融合算法,克服了采用单神经网络多故障时学习速度慢,出现新故障的网络要重新进行学习等缺点.并给出了应用实例. 相似文献
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基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。 相似文献
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基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统 总被引:6,自引:2,他引:4
设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统,该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性,讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案,通过小波变换提取故障特征,并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景,为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法,并有希望研制成一套高效的检测设备。 相似文献