容差模拟电路软故障诊断的一种方法

首先以节点电压灵敏度为基础推导出了电路状态规则表和节点电压增量比矢量故障字典,并以此对故障元件进行定位;进一步地,再根据节点电压增量方程组计算出故障元件参数的变化量,从而达到定量诊断的目的。该方法不仅具有测前模拟次数少、占用存储空间小、诊断范围宽的特点,还能对故障元件参数的变化量进行较精确地估算。文中给出的仿真实验结果也很好地证明了本文所使用的诊断理论及方法的正确性和有效性。

容差条件下模拟电路软故障的数学规划诊断方法

为了诊断容差条件下模拟电路软故障,提出一种利用数学规划进行软故障诊断的方法。从电路灵敏度分析入手,建立节点电压增量方程。随后,将节点电压增量方程作为约束条件,将要处理的故障诊断问题转化成为数学规划(mathematical programming,MP)模型并且建立相应的数学规划方程。通过求解这些MP方程,估计待测电路中各元件参数的偏移程度。并由此判断待测电路中是否存在故障元件。

基于模糊线性规划的模拟电路软故障诊断

研究阐述了一种新的容差条件下基于模糊线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,确立各个元件的模糊隶属函数,从而建立起模拟电路故障诊断的模糊线性规划方程组。通过求解方程组来确定电路中各元件在一定故障情况下的最小变化量。在容差条件下,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。从而,兼顾故障元件定位和故障元件参数偏移量确定。实验结果表明,该方法可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内随机变化条件下的软故障诊断。

容差条件下PSO算法诊断模拟电路单软故障方法

为了定量地诊断模拟电路中的单个软故障,提出一种容差条件下基于微粒群优化理论的诊断方法.首先通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,以及模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;然后引入罚函数,把微粒群算法应用到方程的求解中;最后估计出电路各元件参数的最小变化量,并与各元件容差范围相比较来定位故障元件.仿真实验结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.

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。

模拟电路单软故障的改进粒子群算法诊断

针对基本粒子群算法实现模拟电路单软故障诊断时存在容易收敛于局部最优值、搜索时间长的缺陷,提出一种改进粒子群算法,并应用于模拟电路的单软故障诊断。在以往文献的基础上,受生物学界理论研究成果的启发,引入领导机制,提出改进算法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,从而建立起模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组;引入罚函数将所建立的方程组转换为粒子搜索过程中的适应度函数,从而将改进算法应用于模拟电路单软故障诊断。实验结果证明,与基本粒子群算法相比较,改进后的粒子群算法搜索到的结果更接近于实际情况,搜索迭代次数少,故障诊断率高。

基于多目标线性规划的模拟电路软故障诊断方法

阐述了一种新的容差条件下基于多目标线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,并以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据。采用多目标线性规划方法求解测试节点方程组来估算电路中各元件在一定故障情况下的参数变化百分比,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估算,可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内变化条件下的软故障诊断。