基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

电压敏感电路的故障诊断技术研究

电压敏感电路能够敏感发电机的输出电压,是发电机调压电路的重要环节,其发生的故障将影响电源系统的安全与稳定。利用小波子频带能量检测技术对输出电压信号进行处理,从中获取故障信息,作为神经网络的输入。训练过程及测试结果表明：基于松散型小波神经网络应用在电压敏感电路故障诊断中,具有较高故障诊断率,验证了该方法的有效性。     

数字电路板故障诊断方法

介绍了数字电路故障诊断向量测试法中功能测试和在线测试的具体方法。结合现代武器系统数字电路板的检测和诊断需要,分别阐述了数字组合和时序电路板、数模混合电路板及微处理器电路板的故障诊断策略及步骤。举例说明了故障诊断方法在数字电路板自动测试系统中的应用。     

基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断

针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

正弦余弦算法优化的SVM模拟电路故障诊断

针对容差模拟电路故障诊断中软故障诊断样本较少和正确率低的问题,提出一种基于正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm, SCA）优化的容差模拟电路软故障诊断方法。对实验电路进行Monte Carlo分析后采集输出电压信号后采用小波变换提取小波熵组成故障特征集,采用主元分析法(Principal Component Analysis, PCA）对特征降维,利用基于SCA的支持向量机(Support Vector Machine, SVM）对故障集进行分类。通过对Sallen-Key带通滤波电路的分析,SCA-SVM分类算法具有较好的分类准确率与较快的诊断速度,优于网格搜索(GridSearch）、遗传算法(GA）和粒子群算法(PSO）。最后,在四运放双二次高通滤波器电路上进行测试。结果表明,SCA SVM在容差模拟电路软故障诊断中具有较强的适应能力。     

基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断

提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。     

基于多层前向神经网络的模拟电路故障诊断

文中提出把一个神经网络应用到电路故障诊断的故障字典法中,以提高故障诊断的适应能力。这样,就使得字典法不仅适用于电路的故障情况,还提高了故障诊断的有效性。模拟结果显示这种方法是有效的。     

基于EDA的故障字典生成技术研究

在现代新型武器装备中,复杂模拟和数模混合电路的应用在提升装备性能的同时,也对电路故障诊断提出了更高的要求与挑战.故障字典不但具有规范性和实用性等特点,且能有效解决当前复杂电路的故障诊断存在的问题,提高装备的故障诊断效率.本文提出了基于EDA的故障字典生成技术.从该技术的原理出发,详细论述了故障模式集的选择方法、测试点的筛选与优化方法、特征信号的提取方法、基于EDA的故障注入方法和故障字典的生成方法等;最后,以某型机音频处理电路为例,验证了该故障字典生成方法在故障诊断中的可行性和有效性.     

某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。     

某型箔条/红外干扰弹投放器检测系统

为了实现干扰弹投放器的快速自动检测，在对其电子电路系统的工作原理进行深入分析的基础上，设计开发了一种新型干扰弹投放器检测系统，并详细介绍了系统的软硬件设计方案，该系统专用于某型干扰弹投放器的电子电路系统装机前的内场综合检验和测试，实现故障的实时诊断和定位。     

模拟电路故障诊断技术研究

介绍了模拟电路故障诊断的现状及特点,对基于网络撕裂法的故障诊断方法进行了研究,探讨了基于BP神经网络的故障诊断方法及其在模拟电路上的应用,并指出了故障诊断技术的发展趋势。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于神经网络的电子线路故障诊断

分析了故障字典法在实际应用中存在的不足，提出将单位BP算法应用到电子线路的故障诊断中。对基于该方法的航空装备电子线路故障诊断进行了计算机仿真，并分析了网络参数的变化对训练结果的影响。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。