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.     

神经网络结合信息融合的模拟电路故障诊断

为提高模拟电路故障诊断识别的准确率,将信息融合技术结合神经网络运用于模拟电路故障诊断,取模拟电路的输出电压和电源电流为信息源,以神经网络为信息融合中心,用以增强电路的诊断能力.诊断实例表明采用信息融合技术进行电路故障诊断比单独采用电压值为故障特征向量进行诊断的准确率要高.为模拟电路故障诊断提供了一种新的有效方法.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断改进

在运用神经网络进行模拟电路故障诊断的过程中,代表着故障特征的网络输入至关重要,由于小波变换的时频局部化和多尺度分析等特性,将两者结合起来,通过小波变换对模拟电路的输出响应进行故障特征提取,同时解决PSPICE与MATLAB之间的数据通信问题,提出将蒙特卡罗分析产生的所有训练样本经过处理后输入到一个神经网络进行训练的方法,从而避免了训练多个神经网络。利用神经网络对各种故障模式进行分类,实现模拟电路的故障诊断,并进一步与传统的BP网络故障诊断法进行比较。仿真结果表明,该方法可以实现故障检测及定位,诊断的准确率显著提高,适用于模拟电路故障诊断。     

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.     

基于双神经网络的模拟电路故障诊断

对模拟电路故障诊断提出了一种双神经网络的诊断方法,该方法通过将电路故障模式分类的预处理,再用双神经网络分别对不同的故障模式类进行诊断.仿真实验表明,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BP神经网络的模拟电路故障诊断研究

在简要介绍标准BP神经网络基本原理的基础上。详细说明了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断方法和设计步骤，根据网络总误差来自适应调节网络的学习率，加速网络的收敛过程。此算法应用于电路的故障诊断，能够对被测电路的故障进行有效并且精确的分类。以折线式有效值测量电路为例，设计了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断系统，以实际测试数据作为训练样本进行学习训练后，对其它实际测量数据进行诊断，结果正确，验证了算法的有效性。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断法

基于反传神经网络,本文提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。这一方法较好地解决了单一硬故障字典法在计算机内存和速度要求以及处理容差和噪声方面存在的问题,为模拟电路的故障诊断在线应用提供了一种新的可行途径。     

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。     

一种基于模型模拟电路模糊故障诊断方法

文中提出了一种基于模型的模拟电路故障诊断方法。它以节点电压为测试量,将元件故障及节点的故障电压模糊化,根据电路的拓扑结构,以节点为基点,以节点电压传递为纽带建立模拟电路的故障模型,以模拟贴近度为判断依据来进行故障诊断和选择最佳测试点,并将测试得到的新的信息不断吸收进去,从而快速而有效地诊断出故障,它利用了模糊量的冗余性,克服了容差的影响,不仅能对硬故障,而且对软故障都能较好地定位到元件级,同时又可在线或离线诊断,文中给出了一个直流电路故障诊断的实例,所得的结果是令人满意的。     

基于神经网络训练样本优选算法的模拟电路软故障诊断

为了解决非线性模拟电路软故障不易诊断的难题 ,根据模拟电路软故障的特点 ,提出了基于σ判据的训练样本优选算法 ,保证训练样本在数量较少的情况下 ,充分包含电路软故障特征。诊断实例证明 ,应用此优选算法对样本进行筛选 ,神经网络的训练速度快 ,对于模拟电路软故障的诊断正确率高。     

基于多数据融合的电机故障诊断方法研究

电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点.在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性.此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度.传统的电机故障...     

基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法

阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。     

模糊理论与神经网络结合对模拟电路进行分层故障诊断

文中提出了用神经网络和基于模糊规则的神经网络联合对模拟电路进行分层故障诊断的方法。利用模糊规则将故障定位于某几个元件再用神经网络确定故障元件，针对某些数据对网络收敛不利的情况提出用神经网络进行数据的预处理。仿真结果说明这种神经网络模块化结构和分层测试方法不仅构造简单，便于进行模拟电路的自动测试，而且提高了模拟电路故障诊断的正确率。     

模拟电路故障诊断的多小波神经网络算法

提出了基于多小波变换和能量归一化预处理的模拟电路故障诊断多小波神经网络算法.这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,也加快了训练速度.最后在Matlab和模拟电路仿真软件IsSpice4下对算法的收敛性能进行了仿真比较,结果表明基于多小波变换的算法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位,而且收敛速度比小波包变换更快一些.