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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模拟电路故障诊断的信息融合新方法 被引量：6

2

作者 马超 陈西宏 +1 位作者 邓均明 王光明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第4期9-12,17,共5页

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... 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. 展开更多

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

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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

3

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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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

4

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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模拟电路故障诊断的双重扰动支持向量机集成方法 被引量：5

5

作者 马超 陈西宏 +1 位作者 姚懿玲 韩明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第3期17-22,共6页

为进一步提高模拟电路故障诊断准确率,提出一种特征和模型参数双重扰动的集成支持向量机新算法.首先在集合覆盖思想下设计基于混沌蚁群算法的属性约简算法将特征样本空间划分成若干子空间,然后针对每个子空间,在"低偏差区域"... 为进一步提高模拟电路故障诊断准确率,提出一种特征和模型参数双重扰动的集成支持向量机新算法.首先在集合覆盖思想下设计基于混沌蚁群算法的属性约简算法将特征样本空间划分成若干子空间,然后针对每个子空间,在"低偏差区域"内进行模型参数扰动,经过两次多数投票法得到最终集成结果.故障诊断实例表明,该方法比多分类支持向量机、Attribute Bagging(AB)算法、Bagging方法等具有更好的故障诊断率. 展开更多

关键词 双重扰动 支持向量机集成 属性约简 模拟电路故障诊断

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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

6

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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遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 被引量：3

7

作者 罗刚 陈小云 陈郁 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2009年第3期490-493,共4页

对模拟电路的故障诊断,本文采用一种将遗传算法和BP神经网络结合的智能诊断方法-GA-BP算法,实现了模拟电路的故障诊断。该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法进行... 对模拟电路的故障诊断,本文采用一种将遗传算法和BP神经网络结合的智能诊断方法-GA-BP算法,实现了模拟电路的故障诊断。该方法采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用改进BP算法进行训练。通过仿真结果比较分析,经过遗传算法优化过的神经网络的训练步数大大减少,克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点。 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 模拟电路故障诊断

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基于改进的VMD和SVM的模拟电路故障诊断方法的研究 被引量：8

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作者 刘沛霖 刘美容 +1 位作者 何怡刚 赵睿 《微电子学与计算机》 2022年第11期85-94,共10页

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... 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. 展开更多

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

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基于多分辨分析和WNN的模拟电路故障诊断

9

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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优化的神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

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作者 张路 李志华 《信息技术》 2013年第1期147-151,共5页

在检测和诊断模拟电路的故障中,为了解决传统的BP神经网络初始权值和阈值是随机选取的,容易陷入局部最小值,出现不收敛或收敛速度慢的缺点,文中提出了采用粒子群算法来优化传统BP网络的方法。首先利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权... 在检测和诊断模拟电路的故障中,为了解决传统的BP神经网络初始权值和阈值是随机选取的,容易陷入局部最小值,出现不收敛或收敛速度慢的缺点,文中提出了采用粒子群算法来优化传统BP网络的方法。首先利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,然后再由改进的BP算法进行训练仿真。通过和在单一改进BP算法下训练的诊断仿真结果进行对比,可以发现通过粒子群算法优化后的神经网络改善了网络不收敛的缺陷,在训练速度以及诊断正确率上都有所提高。 展开更多

关键词 粒子群 BP神经网络 模拟电路故障诊断 PSO—BP算法

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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

11

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

12

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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