数模混合电路故障诊断的方法研究

结合目前数模混合电路测试的发展现状,对其故障诊断的理论进行了介绍,指出了各自的优点以及存在的缺陷,探讨了在实际中得到发展和应用的数模混合电路故障诊断技术,并预测了这些理论和技术今后的发展方向。     

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.     

基于节点电压增量方程的电路故障子网络诊断

基于节点电压增量方程的电路故障诊断方法通常用来诊断线性电路中的元器件级的故障情况.本文将其推广应用于诊断大规模线性模拟电路中子网络级故障以简化测前仿真,提高诊断效率.     

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。     

通用模拟示波器故障的分析与诊断

本文将通用模拟示波器电路分成五部分，总结和分析了每一部分电路故障可能引起的几种异常显示，给出了每一部分电路故障诊断方法及在相应电路中出现故障的常见器件，对有些故障与故障现象之间的因果关系做了进一步分析。     

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。     

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。     

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.     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

一种基于具有回读功能锁存器的数字电路故障检测方法

电路故障诊断是提高电子设备可靠性的有效途径之一,数字电路故障诊断是电路故障诊断的重要组成部分。正确的故障检测是实现准确故障诊断的前提,本文介绍一种具有回读功能的锁存器,使用该芯片的数字电路故障诊断系统具有故障检测电路结构简单,系统资源开销小,故障诊断结果可信度高的特点。     

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。     

人工神经网络在数模混合电路故障诊断中的应用

以某导弹测试设备功能模块电路的故障诊断为例,研究了神经网络方法在数模混合电路故障诊断中的应用,着重研究了基于仿真的故障模式获取方法及基于Matlab的网络训练方法。经过验证,该方法能够快速、准确地定位故障。     

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。     

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

基于球体描述Vague决策的模拟电路故障诊断方法(英文)

提出一种基于球体描述Vague决策的模拟电路故障诊断方法。首先,采用小波变换预处理待测电路输出的电压故障特征。然后,每类样本集训练成一个最小超球体。最后,测试样本由本文定义的模糊决策规则进行判断,其中该规则由测试样本和描述球体中心之间的Vague加权距离得到。该模糊决策规则融合了测试样本正反隶属度值和描述球体的权值,可以有效地处理不确定信息。本文从理论上证明了该决策方法的可靠性。将该诊断方法应用于两种实际电路的测试,并与其他两种诊断方法进行对比。实验结果表明本文方法取得了良好的诊断性能,并减少诊断时间。     

基于改进SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路的故障诊断和定位问题，提出了一种改进支持向量机（suppon Vector Machine，SVM）故障诊断方法。通过在标准SVM中加入了对数据流形局部分布的约束，设计了一种依赖于数据分布的新型SVM。相对于标准SVM方法而言，新方法有效融合了数据分布的先验信息，提高了模型的诊断精度。将其用于模拟电路的故障诊断，验证了所提方法的有效性。     

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.