检索结果-南通市图书馆

基于时域信号特征和卷积神经网络的模拟电路故障诊断算法

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计算机应用 2022年第S02期42卷 320-326页

作者：赵师兵张志明同济大学电子与信息工程学院上海200092

模拟电路是现代电子技术的基础,及时识别与定位电路故障是保证系统正常工作的重要环节。针对此类工程问题,提出一种基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)的模拟电路故障判断算法。首先采集对象电路的激励输入和输出响应信号,经过处理后... 详细信息

模拟电路是现代电子技术的基础,及时识别与定位电路故障是保证系统正常工作的重要环节。针对此类工程问题,提出一种基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)的模拟电路故障判断算法。首先采集对象电路的激励输入和输出响应信号,经过处理后成为1*N或2*N的时域信号序列输入CNN中,端到端实现从原始输入时域信号到故障识别期望输出的映射。实验仿真和实测结果表明,与经过信号预处理的频谱图+CNN和小波包变换+反向传播(BP)神经网络算法相比,该算法对结构性电路故障的识别正确率明显提高,在参数变化型电路故障的识别效果上总正确率相差不到1个百分点,但对于电路正常的判断正确率由93%提高到97%,避免出现某一具体故障正确率很低的情况,总体性能优于对比算法。该算法能够准确快速地识别和定位模拟电路中的结构性故障和参数变化型故障。

关键词：双端口网络单元模拟电路故障诊断时域信号特征卷积神经网络识别和定位

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模拟电路故障诊断的信息融合新方法

微电子学与计算机 2011年第4期28卷 9-12,17页

作者：马超陈西宏邓均明王光明空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对测试信息不足造成模拟电路故障诊断准确率较低的问题,为充分利用有限测试信息,提出一种模拟电路故障诊断信息融合新方法.首先,将采集的故障样本集变换到不同特征空间,然后利用所提出的马氏距离分布熵求取各特征空间的相对优势分类集... 详细信息

针对测试信息不足造成模拟电路故障诊断准确率较低的问题,为充分利用有限测试信息,提出一种模拟电路故障诊断信息融合新方法.首先,将采集的故障样本集变换到不同特征空间,然后利用所提出的马氏距离分布熵求取各特征空间的相对优势分类集,在此基础上,定义相对优势属性约简提取各特征空间的局部最佳可分性信息,最后,对基分类器结合所提出的自适应类模糊密度赋值方法进行模糊积分融合.国际标准电路故障诊断实例表明,所提方法能有效提高模拟电路的故障诊断率.

关键词：模拟电路故障诊断信息融合相对优势属性约简模糊密度赋值

模拟电路故障诊断的约束聚类集成BP网络算法

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计算机测量与控制 2011年第7期19卷 1592-1595页

作者：王月海蒋爱民程冉王彤威北方工业大学信息工程学院北京100144 北京航天测控技术开发公司北京100037

针对通用BP网络对于高纬度、大数据量训练收敛困难的问题,在使用动量因子、自适应调整学习速率等方法的基础,引入约束聚类,构造集成神经网络,以提高网络的训练速度及诊断效果;首先,采用约束聚类算法将训练样本集划分为若干个规模相当的... 详细信息

针对通用BP网络对于高纬度、大数据量训练收敛困难的问题,在使用动量因子、自适应调整学习速率等方法的基础,引入约束聚类,构造集成神经网络,以提高网络的训练速度及诊断效果;首先,采用约束聚类算法将训练样本集划分为若干个规模相当的子样本集,分别训练生成相应子网络;此外,在诊断过程中除各子网络的输出变量外,还加入了诊断数据相对各子训练样本集的隶属度因子;最后通过一个实际电路板25维采样数据、38类故障的BP网络诊断实例验证了算法的可行性。

关键词：约束聚类算法集成BP网络模拟电路故障诊断

测点选择与深度特征耦合的模拟电路故障诊断研究

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测点选择与深度特征耦合的模拟电路故障诊断研究

作者：韦淞译桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着电子技术的发展,电子电路广泛地应用在各个领域,而模拟电路是电子电路中重要的组成部分,因此模拟电路故障诊断在电子电路系统的维护方面具有非常重要的意义。当发生故障时,及时诊断故障并进行修复可以让电路恢复正常运行状态,但是... 详细信息

随着电子技术的发展,电子电路广泛地应用在各个领域,而模拟电路是电子电路中重要的组成部分,因此模拟电路故障诊断在电子电路系统的维护方面具有非常重要的意义。当发生故障时,及时诊断故障并进行修复可以让电路恢复正常运行状态,但是由于模拟电路元件参数具有连续性,容差性以及非线性等特点,使得模拟电路故障诊断难度大幅提升。本文从模拟电路测点选择,模拟电路故障诊断两个方面对模拟电路故障诊断技术进行优化,具体如下:(1)提出基于有向图与隔离度的模拟电路测点选择方法。本文将待测电路依据信号流向将其抽象为有向图,利用pagerank算法计算有向图中各测点重要性,然后利用simrank算法计算各测点对的相似度,并通过重要性和相似度构建遗传算法的适应度函数,采用遗传算法初步筛选出测点集,计算该测点集中各测点的故障隔离度,最终通过包含-排除算法选取最优测点集。该方法无需采集全部测点信息,利用有向图即可初步筛选出测点集,并利用包含-排除算法确定最优测点集,避免了冗余测点的出现。通过仿真结果证明了该方法的有效性。(2)提出基于端到端互斥自编码器(End-to-End Mutually Exclusive Autoencoder,EEMEAE)的模拟电路故障诊断方法。模拟电路中故障特征非常相似,从而导致模拟电路故障诊断准确率下降,本文利用傅里叶变换和小波包变换在提取信号特征方面的优势,将原始信号经过傅里叶变换和小波包变换处理后分别送入两个自编码器,利用欧氏距离实现自编码器隐藏层的特征互斥,将重构层替换为softmax层,并结合交叉熵和1-范数,有效增强特征的可判别性,然后将两个自编码器的特征进行拼接从而实现深度特征耦合。最后,通过损失函数的差值自适应调整学习率,进一步提高模型的收敛速度和诊断性能并通过仿真电路和实际电路对所提方法进行验证,实验结果表明了该方法的有效性。最后将本文提出的模拟电路测点选择方法与故障诊断方法进行结合,并应用在视频放大电路中,实验结果证明了该方法具有良好的应用价值。

关键词：测点选择遗传算法模拟电路故障诊断自编码器可判别性

基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法

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计算机工程与科学 2018年第11期40卷 1944-1950页

作者：颜学龙龚流青汪斌斌桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL-SVM的参数,以此... 详细信息

提出了双链量子遗传算法(DCQGA)优化简单多核支持向量机(SMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,提取测试电路时域响应信号,用Harr小波对响应信号进行变换并归一化处理,得到特征参数;其次,用双链量子遗传算法优化SMKL-SVM的参数,以此建立起DCQGA-SMKL-SVM故障诊断模型,用于模拟电路故障诊断。双二次滤波器电路与四运放二阶高通滤波器电路作为仿真测试电路,仿真测试结果表明,提出的故障诊断方法实现了模拟电路故障诊断,相比于DCQGA-SVM模拟电路故障诊断方法,诊断正确率更高。

关键词：模拟电路故障诊断双链量子遗传算法简单多核支持向量机

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模拟电路故障诊断中故障字典应用的研究

模拟电路故障诊断中故障字典应用的研究

作者：刘丹华中科技大学

学位级别：硕士

模拟电路系统故障诊断是电路与系统的难点课题,也是故障诊断领域的热点课题。本文结合北京航天测控公司支持的“故障诊断软件开发平台”项目,深入探讨了模拟电路中故障诊断的各种方式。针对直流电路和交流电路的特点,重点研究了适用于... 详细信息

模拟电路系统故障诊断是电路与系统的难点课题,也是故障诊断领域的热点课题。本文结合北京航天测控公司支持的“故障诊断软件开发平台”项目,深入探讨了模拟电路中故障诊断的各种方式。针对直流电路和交流电路的特点,重点研究了适用于不同类型电路的故障字典法。本文首先介绍了模拟电路故障诊断的发展和现状,以及相关技术应用于模拟电路故障诊断领域的概况,并对项目需求作了简要说明。针对模拟电路特点,介绍了模拟电路诊断的原理、产生故障的原因及其故障的分类、诊断方式的分类。结合诊断知识和项目需求,分析了模拟电路故障诊断需要达到的要求,并在模拟电路故障诊断综述中详细的比较了各诊断方式。本文针对模拟电路中的直流电路,以节点电压为测试量,运用直流故障字典法建立故障字典;针对交流电路,以频率为测试量,运用Seshu-Waxman方法建立交流故障字典。结合项目中的实例详细验证了这两种算法的实现过程。同时,也重点研究了BP网络故障字典法,其特点能适应直流电路和交流电路的故障诊断。最后对全文进行了总结,分析指出进一步的研究方向。

关键词：模拟电路故障诊断直流故障字典交流故障字典 BP网络故障字典

基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断

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电子测量与仪器学报 2019年第5期31卷 57-64页

作者：肖晓晖福建省机械科学研究院

为提高支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。改进果蝇优化算法(SHFOA)在FOA算法中增加了“学习历史”的策略,增强了果蝇种群的多样... 详细信息

为提高支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断中的精度,对果蝇优化算法(FOA)进行改进,提取了一种基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。改进果蝇优化算法(SHFOA)在FOA算法中增加了“学习历史”的策略,增强了果蝇种群的多样性和算法跳出局部最优的能力,可以获得更优的SVM参数,有效地提升了SVM的分类性能。Sallen-Key低通滤波器电路故障诊断和工程应用验证了SHFOA算法提升了SVM的识别效果,获得了更高的故障诊断精度,相比于其他一些方法更有优势。

关键词：历史学习果蝇优化算法支持向量机模拟电路故障诊断

基于改进的VMD和SVM的模拟电路故障诊断方法的研究

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微电子学与计算机 2022年第11期39卷 85-94页

作者：刘沛霖刘美容何怡刚赵睿湖南师范大学物理与电子科学学院湖南长沙410000 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430000

随着模拟电路的集成度和复杂度越来越高,提取其响应的特征信息也变得愈加困难.为解决提取故障信息的难题,提出将变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和复合多尺度排列熵(compound multi-scale permutation entropy,CMPE... 详细信息

随着模拟电路的集成度和复杂度越来越高,提取其响应的特征信息也变得愈加困难.为解决提取故障信息的难题,提出将变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和复合多尺度排列熵(compound multi-scale permutation entropy,CMPE)相结合的算法构建故障特征向量,并且依靠麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm-support vector machine,SSA-SVM)完成故障的分类。首先,通过PSPICE软件采集故障时的原始信号,并被VMD处理成多组含有原始信号特征的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量.其次,计算出前3个IMF分量的CMPE值,归一化处理后作为故障特征向量.最后,在分类器中训练和测试.仿真测试显示本方案最终诊断正确率可达99.67%,对比其它方案能够有效提高故障诊断效率,是一种可行的模拟电路故障诊断思路.

关键词：变分模态分解模拟电路故障诊断复合多尺度排列熵麻雀搜索算法

广义邻域粗集下的集成特征选择及其选择性集成算法

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西安交通大学学报 2011年第6期45卷 34-39页

作者：马超陈西宏徐宇亮王光明空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,... 详细信息

针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,再基于特征重要度构建广义邻域粗集模型,并在此模型上以特征重要度为启发式信息设计基于蚁群算法的属性约简算法,然后通过改变广义邻域粗集模型参数的方式获得更多具有更大差异性的基分类器,最后利用主成分分析法对产生的基分类器进行选择性集成.模拟电路故障诊断结果表明,该算法比AdaBoost等算法取得的分类精度至少提高了2.6%.

关键词：集成特征选择广义邻域粗集马氏距离分布熵选择性集成模拟电路故障诊断