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线性模拟电路软故障建模与诊断策略

电子科技大学学报 2015年第3期44卷 397-402页

作者：高昕王厚军刘震电子科技大学自动化工程学院成都611731

针对线性模拟电路软故障诊断问题,提出了一种新的基于解析模型的方法。该方法利用硬故障电压值,构建电路的阻抗-电压方程,以便计算线性模拟电路软故障时系统输出电压,从而形成用于软故障诊断的故障特征向量。该文首先讨论了电路阻抗参... 详细信息

针对线性模拟电路软故障诊断问题,提出了一种新的基于解析模型的方法。该方法利用硬故障电压值,构建电路的阻抗-电压方程,以便计算线性模拟电路软故障时系统输出电压,从而形成用于软故障诊断的故障特征向量。该文首先讨论了电路阻抗参数连续变化时,单软故障建模和模拟电路可测性分析的基本结论;其次以多故障中最常见的双故障为例,亦给出了由阻抗-电压方程确立的软故障电压建模;最后形成了相应的故障定位定值策略。在交流信号激励下的例子电路中进行建模与诊断分析,结果表明,提出的软故障建模与诊断策略运行有效,结果准确。

关键词：模拟电路故障诊断故障特征软故障建模可测性分析

基于小波分形和核判别分析的模拟电路故障诊断

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电工技术学报 2012年第8期27卷 230-238页

作者：肖迎群冯良贵何怡刚国防科技大学数学与系统科学系长沙410073 合肥工业大学电气与自动化学院合肥230009

提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最... 详细信息

提出了采用小波分形分析和核判别分析作为预处理器来实行特征提取的神经网络模拟电路故障诊断方法。这个诊断方法采用小波分形分析方法首先获取了故障响应信号的小波分形维特征,然后采用核判别分析进一步实施特征提取,最后将所获得的最优特征模式作为神经网络分类器的输入以进行故障诊断。仿真结果表明,本文提出的预处理方法能很好地获取故障响应信号的本质特征,并表现出了比其他特征提取方法更好的性能。并且,由此所构建的神经网络不但具有小的网络结构,而且能取得高的故障诊断正确率。

关键词：模拟电路故障诊断特征提取小波分形分析核判别分析

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模拟电路与数字电路区分及实用知识研究

长江信息通信 2022年第2期35卷 159-160,167页

作者：徐洪霞烟台理工学院信息工程学院山东烟台264005

在科学技术快速发展的背景下,电子电路应用日益广泛,其对社会不同行业产生重要的影响。随着电子电路技术的发展,其自身功能的日益完善,推进微电子时代的来临。文章以模拟电路、数字电路为特点,在阐述模拟与数字电路主要特点基础上,选取... 详细信息

在科学技术快速发展的背景下,电子电路应用日益广泛,其对社会不同行业产生重要的影响。随着电子电路技术的发展,其自身功能的日益完善,推进微电子时代的来临。文章以模拟电路、数字电路为特点,在阐述模拟与数字电路主要特点基础上,选取为TC1153集成电路板为实例,详细介绍模拟电路与数字电路的区别及其实用知识,以期为模拟与数字电路集成化发展提供重要的参考。

关键词：模拟电路区分数字电路实用知识

基于AdaBoost集成网络的模拟电路单软故障诊断

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仪器仪表学报 2010年第4期31卷 851-856页

作者：刘红陈光 宋国明韩太林电子科技大学自动化工程学院成都610054 长春理工大学长春130022 成都电子机械高等专科学校成都610031

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法中会遇到网络训练误差很小甚至为零的情况下测试误差依然存在甚至很大的情况,这是由于神经网络的推广性能较差而造成的。针对模拟电路的神经网络故障分类器推广性能较差的问题,提出了将基于AdaBoost... 详细信息

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法中会遇到网络训练误差很小甚至为零的情况下测试误差依然存在甚至很大的情况,这是由于神经网络的推广性能较差而造成的。针对模拟电路的神经网络故障分类器推广性能较差的问题,提出了将基于AdaBoost的神经网络集成应用于模拟电路故障诊断的新方法。通过对集成网络的诊断误差进行偏差-方差分析,说明可重复取样的AdaBoost技术可以降低集成网络中各成员网络的相关性以减少方差,从而使模拟电路故障诊断的集成网络系统的推广误差降低,使模拟电路故障诊断率得以提高。利用PSPICE的仿真数据和从实际电路获取的实测数据进行实验,实验结果均证明了该方法的有效性。

关键词：故障诊断模拟电路神经网络集成

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基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断

仪器仪表学报 2008年第6期29卷 1216-1220页

作者：唐静远师奕兵张伟电子科技大学自动化工程学院成都610054

为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1～5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成... 详细信息

为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1～5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成支持向量机,实现对不同故障类型进行识别。将该方法应用于Sallen-Key带通和4运放双二次高通滤波电路进行故障诊断实验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和集成K-NN分类器有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。

关键词：支持向量机集成 AdaBoost算法模拟电路故障诊断

基于固定尺寸序贯极端学习机的模拟电路在线故障诊断

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仪器仪表学报 2014年第4期35卷 738-744页

作者：王宏力何星陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

为了提高极端学习机(ELM)对电子系统的在线诊断能力,提出了一种新的固定尺寸序贯极端学习机(FSSELM)。FSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的旧样本来提高极端学习机对待测系统的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵... 详细信息

为了提高极端学习机(ELM)对电子系统的在线诊断能力,提出了一种新的固定尺寸序贯极端学习机(FSSELM)。FSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的旧样本来提高极端学习机对待测系统的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成分类模型的在线训练。应用FSSELM进行模拟电路故障在线诊断,仿真结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM),FSSELM对故障的在线诊断准确率更高,具有更好的泛化性能。

关键词：极端学习机模拟电路故障诊断在线训练相似度

基于局部图嵌入加权罚SVM的模拟电路故障诊断方法

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电工技术学报 2016年第4期31卷 28-35页

作者：廖剑史贤俊周绍磊肖支才中国人民解放军第91550部队海军航空工程学院控制工程系

针对传统支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断应用中存在的不足,提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机(LGEWP-SVM)的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化的基础上优化数据流形的局部分布,同时在惩罚系数中引入... 详细信息

针对传统支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断应用中存在的不足,提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机(LGEWP-SVM)的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化的基础上优化数据流形的局部分布,同时在惩罚系数中引入数据的全局分布信息,设计了一种依赖于数据分布的新型支持向量机。该方法有效融合了数据的先验分布信息,增强了算法的抗干扰能力,提高了模型的诊断准确度。实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：模拟电路故障诊断支持向量机数据流形

一种结合噪声辅助技术和现场数据的模拟电路实时可靠度预测方法

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兵工学报 2019年第2期40卷 326-333页

作者：闫理跃王厚军刘震电子科技大学自动化工程学院四川成都611731

信号处理技术和信息融合技术是实时可靠度预测的关键。针对传统方法通常适用于特定的随机过程和数据分布的缺陷,提出一种新的实时可靠度预测方法。该方法采用一种基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术来计算表征系统性能退化趋势的故障指示器,... 详细信息

信号处理技术和信息融合技术是实时可靠度预测的关键。针对传统方法通常适用于特定的随机过程和数据分布的缺陷,提出一种新的实时可靠度预测方法。该方法采用一种基于卡尔曼滤波的噪声辅助技术来计算表征系统性能退化趋势的故障指示器,利用粒子滤波技术外推电路系统的伪失效性能,采用基于贝叶斯估计方法的信息融合技术更新性能分布的时变参数,从而预测电路的实时可靠度。引入基于真实的嵌入式平面电容器来加速退化实验所统计产生的电容器失效物理模型,并以真实数据代替理想仿真假设数据的例子,验证了结合噪声辅助技术和现场数据的实时可靠度预测方法的有效性。结果表明,现场数据信息越多,电路的实时可靠度预测准确性越高。

关键词：模拟电路实时可靠度预测噪声辅助技术现场数据粒子滤波信息融合

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考虑异质信息不相容的模拟电路融合诊断

仪器仪表学报 2009年第11期30卷 2322-2329页

作者：杨易旻彭敏放王嘉家洪海涛湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

研究提出了一种基于异质信息融合的模拟电路故障诊断方法,以解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容而导致误判等问题。该法首先采用基于可转移置信模型的核近邻法提取电路温度特征信息,并进行故障预识别,再结... 详细信息

研究提出了一种基于异质信息融合的模拟电路故障诊断方法,以解决模拟电路诊断中故障特征信息缺乏和决策融合中异质信息不相容而导致误判等问题。该法首先采用基于可转移置信模型的核近邻法提取电路温度特征信息,并进行故障预识别,再结合基于可测点电压的神经网络故障预识别结果,在考虑信息不相容的情况下计算关联权重系数、先验权重系数,从而实现电路的综合诊断。电路仿真试验结果表明,所提诊断方法对容差模拟电路的多故障和单故障均适用,故障定位准确率高。

关键词：故障定位信息融合不相容性核近邻法遗传算法模拟电路