容差电路的模糊屏蔽诊断中最优激励的获取

研究了线性容差电路的 K故障模糊屏蔽诊断中最优激励的获取方法。所提算法将最优化技术、数值分析与矩阵论的有关理论与电路的分析与综合相结合来求取最优激励 。

容差电路的K故障屏蔽方法研究

本文对线性电路的等输入\等输出K故障屏蔽方法在容差情况下的应用进行了详尽的研究,所提两种K故障模糊屏蔽算法,计算量小,诊断速度快,故障与容差之间的模糊性低,可信度高。

非线性容差电路的故障诊断

文章着重讨论如何根据容差电路有限可及点上的电压测量，诊断其线性和（或）非线性元件故障。文章利用Ｇｒａｓｓｍａｎｎ流形中的子空间距离证明了ε－故障锥的存在，并由此导出容差干扰下的可诊性条件。为了区别非线性元件的自身故障与似故障，本文仔细分析了可及点电压变化阵的方向能量椭球，并提出了相对方向能量准则。仿真表明，该准则对容差影响是鲁棒的。

容差电路故障诊断的模糊屏蔽字典法

提出了一种可用于诊断容差模拟电路软故障与多故障的模糊屏蔽字典法。基于网络分析与支路屏蔽的原理,分析计算了容差对端口特征量的影响,据此提出了故障阈值函数与故障判据,以实现容差电路的准确故障检测。然后通过构造合适的故障隶属函数来实现故障定位,有效地避免了故障因素与容差因素的相互交叠,大大降低了故障与容差间的模糊性。仿真试验表明,该法故障定位准确性高。

容差电路的模糊屏蔽诊断

本文对容差情况下的Ｋ故障屏蔽方法进行了研究，提出了模糊屏蔽判据与故障隶属函数，用以定位故障元件或模糊故障集。

基于改进离散粒子群优化算法的容差电路故障特征提取

采用故障信息量对容差电路输出信号中的故障征兆进行描述,采用等间隔选取特征点、单特征点诊断信息量最大和多特征点联合诊断信息量最大3种不同的特征子集选取规则,提出了基于改进映射函数、自适应权重、基于自然选择以及基于自然选择和自适应权重的4种离散粒子群优化(BPSO)算法对特征子集进行搜索的方法,并将获取的不同最佳特征子集分别用于训练不同的神经网络,并用训练好的神经网络完成容差电路的故障定位。仿真实验结果证明了容差电路故障特征子集的改进BPSO搜索算法的有效性,故障定位效率可达95.2%.

容差电路的故障诊断——最小容差估计算法

本文从容差对k故障诊断法的影响机理出发,提出了一种具有明确物理意义的容差电路故障诊断方法——最小容差估计算法。这种方法可通过较少的计算,获得等效故障源的有效估计。特别重要的是,由此算法还可派生出一种无须迭代的自适应次优算法,计算量很小,适合于实时性要求较高或电路规模较大的场合。

含有容差电路的区间分析与计算

分析和计算含有容差电路是实际工程和电路故障诊断中需要解决的问题,但是,目前求解含有容差的电路还没有成熟理论和方法。文章将区间数学分析法—Hansen区间迭代法应用于容差电路的计算并对Hansen区间迭代法进行改进,提高了计算结果的精度,减少了区间扩张。

基于BP神经网络的容差电路故障诊断

模拟电路的可靠性决定了电子设备系统的可靠性。本文主要研究容差模拟电路故障诊断的神经网络方法,主要目的是解决模拟故障诊断中的容差问题和减少诊断时间。提出了基于BP网络的模拟电路故障诊断实现方法,其仿真结果达到了预期目的。

正常电压可测的容差电路故障诊断

建立了含容差电路故障诊断的数学模型，对正常电压可测容差电路的故障诊断做了具体分析，并对后者采用反投影法做故障定位取得了很好的效果。

容差电路k故障定位的广义反投影法

本文从最大最小化方向信号强度出发,提出对容差电路K故障定位的广义反投影法。它由三部分组成:等效偏差干扰阵的生成,最优信息子空间的确定,反投影。理论分析和仿真试验表明,新方法有比其他方法更卓越的快速性和鲁棒性。

容差模拟电路的模糊软故障字典法诊断

提出了一种可以准确定位容差模拟电路软硬两类故障的模糊软故障字典法.该方法依据支路屏蔽的概念,求取电路的支路集屏蔽电流,并由元件参数分布规律计算容差对端口特性的影响,以此建立故障字典并构造故障阈值函数,从而实现容差电路的故障检测.在此基础上,应用网络分析与模糊数学,提出了一种故障隶属函数,据此进行容差电路的故障定位.该法有效地避免了故障因素与容差因素的相互交叠,大大降低了故障与容差间的模糊性.仿真试验表明,此法故障定位准确性高.

具有容差的模拟电路故障定位的神经网络实现

结合 k故障诊断和 BP网络的分类功能 ,提出了一种神经网络实现模拟故障定位的方法 ,该方法将 BP网络训练成具有推广能力的广义故障字典。

一种新的容差模拟电路故障屏蔽字典法

提出了一种新的可以诊断容差模拟电路软硬两类故障的故障屏蔽字典法。该法基于统计学原理,计算了容差对故障特征量的影响,在此基础上,通过构造合适的故障隶属函数,将故障定位在一个模糊故障集中,并从中进一步确定出最可能发生的故障。

容差电路的ξ－可诊性

利用子空间距离度量分析容差电路单故障诊断问题，通过解析式定量表达容差对故障模式的影响，揭示了决定电路所发生故障可诊性的ξ条件．

具有容差的模拟电路软故障的BP网络诊断新方法

文中提出了利用K故障诊断法导出软故障的统一特征向量的方法,并提出了改进的BP算法,由BP网络结合故障字典法对模拟电路进行故障诊断。最后本文给出了仿真实例,实验证明所提出的方法与传统的方法相比有更好的实时性和诊断效率。

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。

可诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法

基于支路屏蔽的原理 ,本文提出一种可以诊断容差模拟电路软故障的新故障字典法 .文中讨论了该方法的诊断原理和字典的建立方法 。

容差模拟电路软故障诊断的神经网络方法

为了提高诊断容差模拟电路软故障的速度与准确性,提出了一种随机算法、灵敏度分析、免疫遗传算法与神经网络相结合的软故障诊断方法。该法首先利用基于随机算法的灵敏度分析来解决电路发生软故障时测试节点与激励信号频率选择困难的问题,然后对待测电路施加所选的激励并在所选择的测试节点处提取节点电压,这些电压值再经主元分析与归一化处理作为故障特征,输入神经网络。为了解决传统BP算法本身固有的易陷入局部最优等缺点,引入免疫遗传算法来进行优化,形成基于免疫遗传算法的BP神经网络,进行故障分类。本文详述了其诊断原理及诊断步骤,并通过电路诊断实例,验证了所提方法的有效性。

基于S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断

提出了一种结合S变换和小波神经网络的容差模拟电路故障诊断新方法;该方法通过对被测电路的冲激响应进行S变换,提取信号的时频信息做为特征量,并将所提取的特征量做为小波神经网络的输入进行训练并分类;仿真实验结果表明该方法诊断速度快且故障定位准确率高,在噪声影响、故障类型的特征向量重叠率高以及可测节点不足的情况下,具有良好的故障识别效果。