检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2006年第1期21卷 33-36页

作者：王军锋张维强宋国乡西安电子科技大学理学院数学系西安710071

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... 详细信息

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。

关键词：模拟电路故障诊断多小波变换神经网络

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模拟电路故障诊断中故障重分类方法的研究

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北京交通大学学报 2006年第2期30卷 53-56,64页

作者：张屹魏学业蒋海峰北京交通大学电子信息工程学院北京100044

分析了模拟电路故障诊断中故障类重叠.针对在该情况下神经网络训练困难与故障诊断正确率低的问题,提出了一种适于模拟电路的、基于神经网络故障诊断的故障重分类方法,给出了该方法的数学模型.通过诊断示例表明,该方法在故障类存在重叠时... 详细信息

分析了模拟电路故障诊断中故障类重叠.针对在该情况下神经网络训练困难与故障诊断正确率低的问题,提出了一种适于模拟电路的、基于神经网络故障诊断的故障重分类方法,给出了该方法的数学模型.通过诊断示例表明,该方法在故障类存在重叠时,降低了神经网络的训练难度,故障诊断的正确率达到99%以上.

关键词：重分类故障诊断模拟电路神经网络

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模拟电路双重故障的单端检测

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华南理工大学学报（自然科学版） 1999年第1期27卷 10-13页

作者：朱明英李于凡华南理工大学电子与通信工程系

模拟电路的Ｋ故障检测，初时要求测量点ｍ＝ｋ＋１，随后减至ｍ＝ｋ．本文中提出的双重故障（ｋ＝２）检测方法，只需要一个测量点（ｍ＝１）、在两个频率下进行测量，通过广义逆矩阵求解偏差方程，就可确定两个故障元件．若两个并联的... 详细信息

模拟电路的Ｋ故障检测，初时要求测量点ｍ＝ｋ＋１，随后减至ｍ＝ｋ．本文中提出的双重故障（ｋ＝２）检测方法，只需要一个测量点（ｍ＝１）、在两个频率下进行测量，通过广义逆矩阵求解偏差方程，就可确定两个故障元件．若两个并联的阻抗元件同时发生参数偏差，方法仍然有效．

关键词：模拟电路故障诊断故障检测单端检测双重故障

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模拟电路的K故障定位

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华南理工大学学报（自然科学版） 1998年第9期26卷 12-16页

作者：李于凡朱明英华南理工大学电子与通信工程系广东省邮电科学技术研究院

导出了故障模拟电路端口响应偏差的新约束关系，制定了从ｍ＝Ｋ个测量值确定Ｋ个差错元件的新方法，并对Ｋ＝２情况下的端口响应作了深入考察，最后通过一个实例对其进行了说明．

关键词：模拟电路故障诊断可测性故障定位

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基于优选小波包和ELM的模拟电路故障诊断

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仪器仪表学报 2013年第11期34卷 2614-2619页

作者：何星王宏力陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出了一种优选小波包和极端学习机相结合的模拟电路故障诊断新方法。为获取最优故障特征,提出了特征偏离度的概念,可作为评价小波包变换在不同小波基函数下获取的故... 详细信息

为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出了一种优选小波包和极端学习机相结合的模拟电路故障诊断新方法。为获取最优故障特征,提出了特征偏离度的概念,可作为评价小波包变换在不同小波基函数下获取的故障特征的一种测度,可据此选择特征偏离度最大的小波基进行故障特征提取;在此基础上,引入极端学习机对故障进行分类识别,并将诊断结果与目前几种主要神经网络方法进行了比较。仿真实验结果表明:利用优选小波包提取的最优故障特征能够得到更高的诊断精度,而极端学习机在测试时间和诊断精度上都优于其他3种神经网络方法,能够在不到1 ms时间内实现94.44%的诊断精度,说明了所提方法在模拟电路故障诊断中的有效性。

关键词：小波包变换极端学习机模拟电路故障诊断特征偏离度

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模拟电路软故障诊断测试节点优选的仿真研究

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系统仿真学报 2009年第12期21卷 3837-3841,3845页

作者：胡梅王红杨士元胡庚清华大学自动化系北京100084

基于斜率故障模型和线性相关系数故障模型,提出了一种模拟电路软故障诊断字典法中的测试节点优选算法。针对模拟电路中的单故障和双故障,分别利用节点电压增量计算出的斜率和线性相关系数作为统一故障特征,建立故障字典;给出了在字典建... 详细信息

基于斜率故障模型和线性相关系数故障模型,提出了一种模拟电路软故障诊断字典法中的测试节点优选算法。针对模拟电路中的单故障和双故障,分别利用节点电压增量计算出的斜率和线性相关系数作为统一故障特征,建立故障字典;给出了在字典建立过程中,利用PSPICE仿真工具对电路进行故障仿真,采用特征函数描述故障统一特征的差别,根据故障隔离度优选测试节点的算法和步骤;并用仿真实例验证了该测试节点优选方法的有效性。

关键词：模拟电路故障仿真软故障诊断统一故障特征故障字典测试节点故障隔离

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模糊聚类与SVM诊断模拟电路单软故障的方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2008年第5期20卷 612-617页

作者：孙永奎陈光 李辉电子科技大学自动化工程学院成都610054 电子科技大学空天科学技术研究院成都610054

针对低可测性模拟电路中存在的模糊组问题,提出一种模拟电路单个软故障诊断的方法.该方法对被测电路的故障进行模糊聚类,根据聚类的有效性指标自适应确定聚类数,并利用聚类的信息来确定可测元件集,引入支持向量机对故障进行分类识别.支... 详细信息

针对低可测性模拟电路中存在的模糊组问题,提出一种模拟电路单个软故障诊断的方法.该方法对被测电路的故障进行模糊聚类,根据聚类的有效性指标自适应确定聚类数,并利用聚类的信息来确定可测元件集,引入支持向量机对故障进行分类识别.支持向量机结构简单、泛化能力强.最后,以模拟和混合信号测试标准电路证实了文中方法的有效性.

关键词：模拟电路故障诊断模糊聚类支持向量机

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模拟电路在小波能量描述下的Hopfield神经网络故障诊断方法

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重庆大学学报（自然科学版） 2014年第7期37卷 136-146页

作者：李鹏华蒋建春邱宝梅梁战维重庆邮电大学自动化学院重庆400065

针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法。在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应... 详细信息

针对模拟电路的故障诊断,提出一种采用小波包分析和能量计算作为故障特征预处理的Hopfield神经网故障诊断方法。在新方法中,模拟电路在理想和实际故障情形下的输出响应分别通过SPICE仿真及电路终端的数据采集板所采集;故障电路输出响应通过小波包完整分解,各尺度小波系数的能量值由一个新定义的能量函数进行计算;由小波能量值所构成的理想与实测故障特征向量经能量编码后被分别作为联想记忆的记忆原型与记忆起始点,在自联想记忆驱动下,实测模拟电路故障的编码被Hopfield神经网络准确分类。数值实验结果表明新方法对具有微弱幅值响应的硬故障与具有较大幅值响应的软故障采取的故障特征预处理效果较好,新定义的能量函数与编码规则对模拟电路的故障诊断准确性影响显著。

关键词：故障诊断模拟电路小波包分析能量计算 Hopfield神经网络

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基于改进局域均值分解算法的模拟电路故障特征提取方法

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计算机集成制造系统 2013年第10期19卷 2550-2556页

作者：邓森景博黄以锋陈鹏宇焦晓璇空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038 空军驻雅安地区军事代表室四川雅安625000

为解决模拟电路测试点数量少、故障特征难以获取的问题,提出一种改进的局域均值分解算法以提取模拟电路的故障特征。针对常规局域均值分解算法所采用的滑动平均方法在平滑均值与包络函数时存在速度慢、误差大的缺点,采用分段幂函数插值... 详细信息

为解决模拟电路测试点数量少、故障特征难以获取的问题,提出一种改进的局域均值分解算法以提取模拟电路的故障特征。针对常规局域均值分解算法所采用的滑动平均方法在平滑均值与包络函数时存在速度慢、误差大的缺点,采用分段幂函数插值法对信号的上下极值点进行插值以获得上下包络线,根据上下包络线求解局域均值函数和包络函数,并采用最小二乘支持向量机对信号进行延拓以减小端点效应。采用改进局域均值分解算法对电路测试点输出信号进行分解,并计算各乘积函数的能量作为故障特征。仿真实验表明,该方法能够快速、准确地提取待测电路的故障特征向量。

关键词：局部均值分解分段幂函数插值端点效应最小二乘支持向量机模拟电路故障特征提取

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基于KPLS特征提取的WNN模拟电路软故障诊断

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中南大学学报（自然科学版） 2014年第6期45卷 1841-1846页

作者：丛伟景博于宏坤空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于KPLS特征提取和WNN的集成诊断方法。首先利用KPLS良好的特征提取能力,构建故障样本集的主元特征集;然后,利用WNN解决复杂非线性问题的优势,建立主元特征集的故障识别模型;最后,由所建模型... 详细信息

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于KPLS特征提取和WNN的集成诊断方法。首先利用KPLS良好的特征提取能力,构建故障样本集的主元特征集;然后,利用WNN解决复杂非线性问题的优势,建立主元特征集的故障识别模型;最后,由所建模型对各种故障模式进行诊断判定。Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明:该集成方法仅通过不到300次迭代计算即完成模型训练,诊断的总正确率达到96.7%,且9种模式中的6种达到100%正确率,从而验证了其可行性和有效性。

关键词：小波神经网络核偏最小二乘特征提取模拟电路故障诊断

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