基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取,通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合,对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优,将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明,FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了891 s,单故障诊断准确率可达972%,比SSA-ELM和ELM分别提高了19%和28%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了04%和10%。该故障诊断方法准确率高、耗时短,具有较强的模拟电路故障检测能力。

基于IHHO-BP神经网络的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余,使得模拟电路故障诊断困难的问题,提出利用改进哈里斯鹰算法(improved Harris Hawks optimization, IHHO)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络,实现模拟电路故障特征选择与诊断。首先,将非线性自适应因子、柯西变异和随机差分扰动引入哈里斯鹰算法,实现收敛速度和精度的提升;其次,采用IHHO对模拟电路的单一故障和组合故障仿真数据进行特征选择,完成数据预处理;最后,采用IHHO-BP算法,对预处理后的故障数据进行训练和测试,实现模拟电路故障诊断。诊断结果表明,所提方法的诊断精度相较于其他算法提升了5.5%。

基于IWOA-ELM的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中非线性和高维度输出信号带来的诊断困难问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(IWOA)优化极限学习机(ELM)的模拟电路故障诊断方法。首先,采用主成分分析(PCA)法对初始故障电路特征进行降维;其次,在鲸鱼算法的基础上引入Tent映射来初始化种群,并且加入了非线性时变因子、自适应权重以及随机差分变异策略;再利用改进后的鲸鱼算法对ELM进行优化;最后将降维后的故障特征向量输入ELM中得到故障诊断结果。通过Sallen-Key带通滤波器电路以及CSTV滤波器电路仿真测试实例表明:IWOA优化ELM的故障诊断方法具有更优的故障诊断性能,故障诊断准确率高达99.41%。

基于优化矩阵扰动分析的模拟电路故障诊断

在现有的模拟电路故障诊断算法中,人工智能故障诊断算法训练数据量大、训练时间长,且难以实现参数辨识。传统电路分析方法所需测试点多,计算复杂。基于此,提出了一种基于优化矩阵扰动分析的模拟电路故障诊断算法。首先,采用拉普拉斯(Laplace)算子卷积被测电路的输出响应矩阵,从而增强矩阵元素与电路元件参数之间的扰动规律。其次,选取矩阵的迹和谱半径作为故障特征,并利用这种扰动规律建立矩阵模型。然后,利用改进的诊断算法,在Sallen_Key带通滤波器电路和跳蛙低通滤波器电路上进行实例验证。结果表明,所提方法在仅使用一个测点的情况下,可实现故障元件的参数辨识。其故障诊断率达100%,参数辨识误差控制在1%内,且计算时间控制在毫秒级别。因此该方法容易实现在线测试,且适用于要求高定位准确率、高精度参数辨识的场合。

基于INGO-Transformer的模拟电路元件故障预测

针对模拟电路元件易受外部环境影响发生故障、故障特征提取困难、无法准确预测及诊断元件故障等问题,基于Transformer模型提出改进INGO-Transformer方法。采用小波包分解(WPD)对原始数据进行特征提取,使用特征向量之间的三角距离来表征模拟电路中元件的退化状态,使用INGO优化Transformer的训练超参数构建预测模型。以Sallen-Key带通滤波电路与镜像电流源电路为预测实验对象进行故障预测实验,采用MAE与MSE作为故障预测模型评价指标,两组实验电路10次实验平均MAE、MSE结果分别为4.2162e-04、4.1906e-07和0.0017、1.9625e-05。仿真结果表明,所提方法在模拟电路单一元件故障预测中具有较高的准确性与较强的泛化能力。

基于课程思政的“模拟电路”课程教学改革探索与实践

课程思政是高校立德树人的重要途径,它将思想政治教育与专业课程教学相结合,实现了全面育人的目标。本文以模电课程为例,选取了两个典型的案例进行分析,探讨了如何从专业知识中挖掘思政元素,将之融入课程教学中,从而达到潜移默化的育人效果。最终通过对学生的学习效果的评估,证明了课程思政的教学成效,为高校课程思政的实践提供了有益的借鉴。

模拟电商物流环境下纳米保鲜袋对香菇贮运品质的影响

目的探究模拟电商物流环境下纳米保鲜袋对香菇贮运品质的影响。方法以香菇‘808’为实验材料,通过测定失重率、色度、硬度、呼吸速率、可溶性固形物、相对电导率、可溶性蛋白、还原糖、抗坏血酸、总酚、类黄酮等一系列贮运品质指标,考察不同包装(泡沫箱+普通PE保鲜袋、泡沫箱+纳米保鲜袋)对新鲜香菇的保鲜效果。结果泡沫箱+纳米保鲜袋可有效延缓香菇贮运期间失重率、可溶性固形物、硬度和相对电导率的下降,防止鲜香菇色泽劣变,抑制香菇呼吸强度上升,阻滞膜脂过氧化发生;同时,相比对照组,纳米组能够有效保持可溶性蛋白、还原糖和抗坏血酸含量,维持较高的总酚和类黄酮水平。贮运末期(第5d),泡沫箱+纳米保鲜袋处理的香菇失重率、呼吸强度、相对电导率分别为1.71%、232.20 mg/(kg·h)、28.68%,均低于对照组;而L^(*)(64.60)、硬度(9558.32 g)、可溶性固形物(3.19%)、可溶性蛋白(1.25 mg/g)、还原糖(0.77 mg/g)、总酚(16.51 mg/100 g)、类黄酮(53.61 mg/100 g)均高于对照组。结论泡沫箱+纳米保鲜袋能够有效抑制模拟电商物流过程中香菇的品质劣变,降低营养价值的损失,提高贮运品质,延长货架期。本研究可为模拟电商物流包装新鲜香菇的应用提供技术支持。

基于IMODA自适应深度信念网络的复杂模拟电路故障诊断方法

针对传统DBN在无监督训练过程中预训练耗时久、诊断精度差等问题,提出了一种基于改进多目标蜻蜓优化自适应深度信念网络(IMODA-ADBN)的模拟电路故障诊断方法。首先,根据参数更新方向的异同提出了自适应学习率,提高网络收敛速度;其次,传统DBN在有监督调优过程利用BP算法,然而BP算法存在易陷入局部最优的问题,为了改善该问题,利用改进的MODA算法取代BP算法提高网络分类精度。在IMODA算法中,添加Logistic混沌印射和基于对立跳跃以获得帕累托最优解,增加算法的多样性,提高算法的性能。在7个多目标数学基准问题上测试该算法,并与3种元启发式优化算法(MODA、MOPSO和NSGA-II)进行比较,证明了IMODA-ADBN网络模型具有稳定性。最后将IMODAADBN运用到二级四运放双二阶低通滤波器的诊断实验中,实验结果表明该方法在收敛速度快的基础上保证了分类精度,诊断率更高,能够实现高难故障的分类与定位。

适配器匹配下的大规模模拟电路故障红外图像检测系统设计

为了提升模拟电路故障检测效果,精准定位确定电路故障区域,设计了适配器匹配下的大规模模拟电路故障红外图像检测系统。通过三维精密电动平台,确定大规模模拟电路的红外成像范围;通过定位标志刻画电路红外图像边缘;利用适配器统一匹配待测电路输入输出接口信号;通过三维精密电动平台、定位标志与适配器,共同控制热像仪,扫描待测电路,获取电路红外图像;利用图像存储卡存储扫描获取的电路红外图像;通过红外图像预处理模块,滤波处理红外图像;大规模模拟电路故障诊断模块利用互信息配准法,配准图像存储卡内的电路红外图像,通过差分检测法初步确定电路故障区域,利用热序列检测法精准检测电路故障元件;利用互联网络实现整个系统的通信。实验证明:该系统可有效采集并预处理电路红外图像,提升红外图像清晰度;该系统可有效初步确定电路故障区域,精准诊断电路故障元件。

基于熵权法的模拟电子技术课程目标达成度评价研究

在工程认证教育背景下,课程目标达成度评价对学生专业素质的提升有重要意义。文中主要从定性分析方法进行探讨,以“模拟电子技术课程”为例,旨在探讨课程目标的构建及目标达成度的计算方案。首先,阐述了课程整体目标框架的确定及各个子目标划分依据。其次,通过课程示例展现其实现过程,并采用熵权法来设计各子目标的权重以使评价结果更具客观性:即差异性较大的异质性数据赋予较高权重。最后,采用统计分析方法对评价结果进行直观展示,并对其可能存在的问题进行了分析,结果表明该方案具有良好的评判效果。

模拟电子电路的两端口网络阻抗等效变换

“模拟电子技术”中的很多基本电路都可视为三端子两端口网络。在学习过程中,为有效分析其输入-输出特性,往往需要对其进行输入回路和输出回路的拆分式解耦等效分析,而阻抗参数等效变换成为一大难点。基于电路理论基础知识,对三端子两端口网络的串联式和并联式阻抗参数等效变换进行了详细推导,并将所提的参数等效变换方法应用于三个典型模拟电路的特性分析,有效简化了电路分析过程。

基于深度学习的模拟电路故障诊断方法研究

本文重点研究基于深度学习的模拟电路故障诊断方法。基于传统故障诊断方法的分析以及深度学习技术在其他领域的成功应用,提出了一种基于深度学习的模拟电路故障诊断方法。通过构建合适的数据集、设计合适的神经网络模型以及优化训练算法,实现对模拟电路故障的准确诊断。该方法能够有效提高故障诊断的准确性和效率,具有广阔的应用前景。

仿真软件在模拟电路兴趣教学法中的应用

模拟电路有些概念比较抽象与枯燥。学生往往觉得难以理解透彻,容易丧失兴趣。在教学过程中,结合行业历史与当今国际科技局势,通过讲故事的方式激发学生兴趣。结合仿真软件Multisim对书中部分知识进行仿真验证,加深学生对知识点的进一步理解。引导学生运用仿真软件对实验以及感兴趣的电路进行仿真验证,通过解决问题进一步激发学生对本门课程的兴趣,达到良好的教学效果。

RBF神经网络在船舶模拟电路故障诊断中的应用

针对船舶模拟电路元件复杂交互,故障信号在大量的正常信号中难以凸显,故障特征提取识别难度较大的问题,提出基于RBF神经网络的船舶模拟电路故障诊断方法。由基于小波包的船舶模拟电路故障特征提取方法,以小波分解重构的方式,捕捉电路频带能量变化特征;使用基于状态转移算法优化RBF神经网络的故障诊断模型,由状态转移算法优化RBF神经网络参数,构建用于诊断电路故障的RBF神经网络模型后,学习所提取故障特征与类型之间关系,诊断新输入的船舶模拟电路输出信号故障类型。实验测试结果显示,此方法在有效捕捉船舶模拟电路故障频带能量变化特征后,对多种船舶模拟电路故障的诊断结果均未出现明显错误。

基于多尺度卷积神经网络和注意力机制的模拟电路早期故障诊断方法

模拟电路具有非线性、元件容差等特性,导致不同故障模式之间存在混叠现象,特别是模拟电路早期故障,这大大增加了故障诊断的难度。因此,提出了一种基于小波变换和多尺度特征注意力卷积神经网络(MS-FACNN)的模拟电路早期故障诊断方法,采用小波变换得到脉冲响应信号的多尺度分量,利用设计好的MS-FACNN网络自动提取更加全面且高可分性故障特征,并实现故障模式识别。此外,采用高效通道注意力(ECA)聚焦故障高相关性特征,过滤低相关性的冗余信息,进一步提升模型特征提取能力。实验结果表明,相比传统方法,所提方法具有更强的故障特征提取能力,对四运放双二阶高通滤波器早期故障诊断的准确率达到99.18%。

基于WAO-WPD-CNN的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断领域,数据集建立、数据特征难以有效提取、网络诊断时受超参数影响较大等问题,提出了基于WAO-WPD-CNN的故障诊断模型。首先,以Salley-Key低通滤波器和二级四运放双二阶低通滤波器为研究对象,在Pspice软件中对其进行仿真获取数据集,其次,将得到的数据集通过小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD),进行有效特征提取,输入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中进行故障诊断实验验证。最后,使用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WAO),对模型训练超参数进行优化。结果表明,所提出的一种改进WAO-WPD-CNN模型能够有效提取特征,快速获取最优超参数,具有更优的诊断能力与泛化能力。

模拟电路中黏菌算法优化ELM故障诊断模型研究

模拟电路中故障信息复杂多样,为提高故障诊断准确率,提出一种黏菌算法(SMA)优化极限学习机(ELM)的模型。首先,采用线性判别分析(LDA)方法对故障电路原始数据集进行降维,得到ELM网络训练所需的数据;其次,针对ELM随机生成的输入权值和隐含层偏置易导致模型泛化能力差的问题,使用SMA优化ELM的输入权值和隐含层偏置,以获得更优、更稳定的ELM网络参数,提高故障诊断能力。连续可变状态(CTSV)滤波器电路和Sallen-Key带通滤波器的诊断实例表明,SMA优化ELM的故障诊断模型提升了ELM模型的分类效果,具有更优的故障诊断性能。

基于PSO-PF-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路输出信号存在的非线性、高维数等特点所带来的诊断困难问题,提出一种支持向量机(SVM)分类器参数优化算法,进行模拟电路故障诊断.首先,运用S变换与灰度共生矩阵(GLCM)组合方法S-GLCM,对电路输出信号进行故障特征提取.其次,采用粒子群算法(PSO)与粒子滤波算法(PF)融合,通过重采样实时更新粒子的位置和速度,对SVM参数进行高效寻优,并将特征向量代入模型中进行训练和测试,完成对电路各故障模式的高精度故障诊断.最后,通过两个国际基准电路试验对该方法进行可靠性分析.试验结果表明:S-GLCM在处理非线性、非平稳信号时表现出很大优势,将电路输出信号每组1500个采样点降为8维特征向量,减少冗余信息;该SVM分类器参数优化算法的诊断准确率较未优化算法提升约11.2%.

新工科背景下模拟电子技术实验课程教学创新实践

新工科背景下,电子信息产业迅猛发展,对电子信息人才的专业素质和综合能力提出了更高的要求。为了适应新工科背景下电子信息专业人才培养要求,对模拟电子技术实验课程的教学改革与创新进行探索,提出一些教学改革和创新措施,取得了显著的教学效果。文章借助仿真和唐都模拟电路实验箱,对单管共射放大电路进行分析,使学生对放大电路工作原理、静态工作点分析及电压增益等知识有直观的认识,提高了学生的参与度和学习兴趣,实践表明该教学方法取得了良好的教学效果,有利于促进新工科的建设。

基于模拟电路教学的仿真系统设计

针对模拟电路课程的知识体系和高职教育的特点,设计和开发一款应用于模拟电路教学的仿真实践平台,该平台收录与课程各个章节知识点配套的实践电路图、关联知识点和若干练习题,用于教学辅助。该仿真系统既可以作为课程的电子教材,也是提高学生动手能力的实践平台,并以共射放大电路为例,详细描述仿真平台的功能设计和框架设计等内容。