基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究 被引量：11

1

作者 周晶晶 吴文全 +1 位作者 许炎义 孙金明 《现代电子技术》 北大核心 2015年第6期36-38,共3页

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜,而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合于判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。本文将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。应用小波变换... 小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜,而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合于判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。本文将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。 展开更多

关键词 小波变换 模拟电路故障诊断 神经网络 故障特征提取

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基于神经网络方法的模拟电路故障诊断研究 被引量：5

2

作者 周晶晶 程慧华 +1 位作者 安明 刘琼俐 《现代电子技术》 北大核心 2015年第23期47-50,共4页

小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜;而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法,应用小波变换对模拟电... 小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨率特性,被誉为数学显微镜;而BP神经网络具有较好的泛化能力,很适合判断电路状态属于哪种故障类型的分类问题。将二者结合起来,采用基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法,应用小波变换对模拟电路幅频响应的采样信号进行故障特征提取,然后利用BP神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障诊断。通过对电路进行仿真,证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。 展开更多

关键词 小波变换 模拟电路故障诊断 神经网络 特征向量

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基于脊波网络的模拟电路故障诊断 被引量：8

3

作者 肖迎群 何怡刚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期155-162,共8页

将脊波与神经网络进行有机的结合,构造了一种新型的用于模拟电路故障诊断的脊波网络系统,并给出了基于最速梯度下降法与动量法相结合的训练算法和电路故障诊断的方法及步骤。由于脊波能有效地处理高维函数直线状和超平面状的奇异性,因... 将脊波与神经网络进行有机的结合,构造了一种新型的用于模拟电路故障诊断的脊波网络系统,并给出了基于最速梯度下降法与动量法相结合的训练算法和电路故障诊断的方法及步骤。由于脊波能有效地处理高维函数直线状和超平面状的奇异性,因此将脊波作为神经网络隐层的激活函数从而构成的脊波网络能有效地处理复杂的电路故障信息从而对故障做出正确的分类。实验结果证实了这种新型方法的有效性。 展开更多

关键词 小波 脊波 脊波网络 模拟电路故障诊断

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基于同步优化的支持向量机模拟电路故障诊断方法研究 被引量：3

4

作者 申宇皓 孟晨 +2 位作者 张磊 傅振华 石纯 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第4期420-424,444,共6页

支持向量机模拟电路故障诊断涉及到特征提取、特征选择和支持向量机的参数优化等问题,它们都对诊断结果有直接的影响。针对这一问题,提出了一种基于改进的离散粒子群算法的同步优化方法。该算法采用非线性惯性权重和遗传操作相结合的方... 支持向量机模拟电路故障诊断涉及到特征提取、特征选择和支持向量机的参数优化等问题,它们都对诊断结果有直接的影响。针对这一问题,提出了一种基于改进的离散粒子群算法的同步优化方法。该算法采用非线性惯性权重和遗传操作相结合的方法,提高了粒子群前期迭代的探索能力和后期迭代的开发能力,同时降低了粒子群陷入局部最优的风险。通过模拟电路的仿真实验,验证了同步优化方法和改进的离散粒子群算法的有效性。 展开更多

关键词 小波包变换 支持向量机 模拟电路故障诊断 离散粒子群

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结合OCSVM的模拟电路故障诊断方法 被引量：2

5

作者 王俭臣 单甘霖 +1 位作者 段修生 张岐龙 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期170-173,共4页

基于支持向量机的传统模拟电路故障诊断方法对新故障无检测能力,且可扩展性较差。针对该问题,提出结合一类支持向量机(OCSVM)和多类支持向量机(MCSVM)的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用MCSVM提高分类性... 基于支持向量机的传统模拟电路故障诊断方法对新故障无检测能力,且可扩展性较差。针对该问题,提出结合一类支持向量机(OCSVM)和多类支持向量机(MCSVM)的故障诊断方法。该方法采用OCSVM对故障数据进行检测和初步分类,采用MCSVM提高分类性能,以弥补OCSVM分类能力的不足。对OCSVM算法进行改进,以提高其检测和分类性能。通过模拟电路故障诊断实验验证OCSVM改进算法和联合故障诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 模拟电路故障诊断 支持向量机 一类支持向量机 决策函数 正负类间隔 参数选择

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小波包变换和支持向量机模拟电路故障诊断方法 被引量：2

6

作者 申宇皓 孟晨 +2 位作者 张磊 傅振华 石纯 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第11期154-157,共4页

为提高模拟电路故障诊断效率,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案。利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利... 为提高模拟电路故障诊断效率,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案。利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利用支持向量机的多分类一对一方法,完成电路的故障定位,同时实现了小波函数的选择。在一模拟电路的故障仿真实验中,通过与,和等神经网络对比,结果显示该方法的诊断效率是很高的。 展开更多

关键词 小波包变换 支持向量机 模拟电路故障诊断

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基于改进果蝇优化算法优化SVM的模拟电路故障诊断 被引量：16

7

作者 肖晓晖 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期57-64,共8页

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... 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。 展开更多

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

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基于DCQGA-SMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法 被引量：7

8

作者 颜学龙 龚流青 汪斌斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1944-1950,共7页

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... 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。 展开更多

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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基于集成模糊神经网络的容差模拟电路故障诊断方法 被引量：4

9

作者 韩宝如 崔蕾 《现代电子技术》 2013年第4期133-135,140,共4页

为了解决容差模拟电路故障诊断,采用了一种集成T S模糊神经网络的故障诊断方法,首先应用PSpice软件仿真得到故障数据,其次对故障数据进行小波分解并归一化处理,获得神经网络训练样本,然后将样本分配到每个T S模糊神经网络中进行训练和... 为了解决容差模拟电路故障诊断,采用了一种集成T S模糊神经网络的故障诊断方法,首先应用PSpice软件仿真得到故障数据,其次对故障数据进行小波分解并归一化处理,获得神经网络训练样本,然后将样本分配到每个T S模糊神经网络中进行训练和测试。采用学习速率可变的附加动量BP算法训练网络权值,使其稳定性与收敛速度达到最佳。仿真结果证明:该方法收敛速度快、正确诊断率高,能有效地实现对模拟电路故障的诊断。 展开更多

关键词 模糊神经网络 模拟电路故障诊断 集成神经网络 学习速率可变

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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 被引量：7

10

作者 赵师兵 张志明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S02期320-326,共7页

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... 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。 展开更多

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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基于多分辨分析和WNN的模拟电路故障诊断

11

作者 王辉 彭良玉 《现代电子技术》 2014年第6期125-128,共4页

提出了一种基于多分辨分析和小波神经网络(WNN)相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多分辨分析优异的时频特性,提取采集数据中的故障特征参数值,结合小波神经网络强大的非线性分类、学习、泛化能力及精度高、收敛速度快等特性,... 提出了一种基于多分辨分析和小波神经网络(WNN)相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多分辨分析优异的时频特性,提取采集数据中的故障特征参数值,结合小波神经网络强大的非线性分类、学习、泛化能力及精度高、收敛速度快等特性,将得到的输入数据进行归一化处理作为小波神经网络的输入对其进行训练,并将训练的结果应用于滤波器电路故障诊断。结果表明,该方法实现了对故障模块的定位,是一种有效的模拟电路故障诊断方法。 展开更多

关键词 多分辨分析 小波神经网络 模拟电路故障诊断 数据采集

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PSO/KNN算法及其在模拟故障诊断中的应用研究 被引量：2

12

作者 张屹 魏学业 蒋海峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第6期25-30,共6页

提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的特征提取算法,该算法以K-NN(nearest neighbor)分类正确率为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K-NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取。算法的特点... 提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的特征提取算法,该算法以K-NN(nearest neighbor)分类正确率为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K-NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取。算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟电路的故障特征进行提取。电路故障诊断示例证明了该特征提取算法在模拟电路故障诊断中的有效性。 展开更多

关键词 特征提取 粒子群优化 K—NN分类 模拟电路故障诊断

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基于敏感度因子与故障隔离度的模拟电路测点选择 被引量：1

13

作者 赵鹏 王友仁 +1 位作者 崔江 罗慧 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第6期80-83,86,共5页

提出了一种基于类内类间敏感度因子与故障隔离度的新方法对模拟电路测试节点进行优选。计算电路各测点采样数据的类内与类间距离离散度来定义测点敏感度因子,根据敏感度因子大小对待优选测点进行重新排序,利用KNN网络计算重排序测试节... 提出了一种基于类内类间敏感度因子与故障隔离度的新方法对模拟电路测试节点进行优选。计算电路各测点采样数据的类内与类间距离离散度来定义测点敏感度因子,根据敏感度因子大小对待优选测点进行重新排序,利用KNN网络计算重排序测试节点的故障隔离组(度),最后优选出能辨识全部预设故障的最优测试节点集。实验结果证明:新方法得出的最优测点集包含的测点数量更少,该方法可以优选出相比其他文献方法故障诊断效率更高的同等规模的测试节点集合。 展开更多

关键词 模拟电路故障诊断 可测节点设计 类内类间离散度 故障敏感度因子 故障隔离度

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基于改进型松散小波神经网络的软故障诊断方法 被引量：2

14

作者 胡梅 樊敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S01期242-246,共5页

提出了一种基于改进型松散小波神经网络的模拟电路软故障诊断方法.首先应用多分辨率分析和小波包分析将采集得到的电路故障原始数据进行故障特征提取,通过主元分析对提取的故障特征进行降维处理,并作为BP神经网络的输入对其训练,训练的... 提出了一种基于改进型松散小波神经网络的模拟电路软故障诊断方法.首先应用多分辨率分析和小波包分析将采集得到的电路故障原始数据进行故障特征提取,通过主元分析对提取的故障特征进行降维处理,并作为BP神经网络的输入对其训练,训练的结果即为具有故障模式识别能力的BP神经网络,然后将其应用于待测电路进行电路软故障诊断.仿真实验结果表明,本文提出的改进型松散小波神网络实现了待测电路的故障元件定位,是一种有效的模拟电路软故障诊断方法. 展开更多

关键词 多分辨率分析 小波包分析 主元分析 松散小波神经网络 模拟电路软故障诊断

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广义邻域粗集下的集成特征选择及其选择性集成算法 被引量：6

15

作者 马超 陈西宏 +1 位作者 徐宇亮 王光明 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期34-39,共6页

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,... 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%. 展开更多

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

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基于相应簇回声状态网络静态分类方法 被引量：8

16

作者 郭嘉 雷苗 彭喜元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第A03期14-18,共5页

借鉴模仿哺乳动物大脑皮层分簇结构的复杂网络拓扑结构,提出一种基于相应簇储备池回声状态网络的分类方法.将时间窗函数机制引入到回声状态网络储备池的构建中,利用具体问题中需分类数据的类别数量,生成具有对应分簇数目的储备池,以期... 借鉴模仿哺乳动物大脑皮层分簇结构的复杂网络拓扑结构,提出一种基于相应簇储备池回声状态网络的分类方法.将时间窗函数机制引入到回声状态网络储备池的构建中,利用具体问题中需分类数据的类别数量,生成具有对应分簇数目的储备池,以期提高分类精度.基于标准数据集和模拟电路故障诊断的实验验证结果表明,本文方法与标准回声状态网络等方法相比具有更高的分类精度. 展开更多

关键词 回声状态网络 时间窗 模拟电路故障诊断

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综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法 被引量：2

17

作者 孙贤明 樊晓光 +2 位作者 禚真福 丛伟 陈少华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期115-119,141,共6页

为了解决模拟电路软故障诊断中特征提取不全面准确的问题,提出了一种基于综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法。首先,对采集到的故障响应信号分别提取均值、方差等时域统计特征和小波包分解后不同频带的能量作为频域特征;然后,... 为了解决模拟电路软故障诊断中特征提取不全面准确的问题,提出了一种基于综合时频域及核判别分析的两级特征提取新方法。首先,对采集到的故障响应信号分别提取均值、方差等时域统计特征和小波包分解后不同频带的能量作为频域特征;然后,通过核判别分析方法对故障特征进一步优选,从而保证故障特征的准确有效性;最后,将所得到的最优故障特征输入支持向量机进行故障诊断。对Sallen-Key带通滤波器电路的仿真实验结果表明,该方法能够很好地反映故障响应信号的本质特征,有效提高故障诊断的性能。 展开更多

关键词 模拟电路软故障诊断 特征提取 小波包能量谱 时域统计特征 核判别分析 有向无环图支持向量机

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