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题名模拟电路性能退化型故障诊断方法研究
被引量：10
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作者
马翔楠
徐正国
王文海
孙优贤
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机构
浙江大学信息学部控制科学与工程学系
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2013年第1期32-37,共6页
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基金
国家自然科学基金(61004074
61134001)资助项目
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文摘
为了研究线性模拟电路的性能退化型故障诊断问题,通过构造比较电路,提出了一种基于节点电压灵敏度分析的故障字典建立方法,并结合网络撕裂法实现了多个故障元件的定位和故障参数的辨识。测量可及测试点的电压,计算原电路和比较电路的电压增量之比即可定位故障元件,求解节点电压增量方程可得到故障元件的参数漂移量。仿真结果表明,故障参数辨识的平均误差为7.76%,验证了本方法的有效性。
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关键词
模拟电路
故障诊断
灵敏度
网络撕裂法
性能退化
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Keywords
analog circuit
fault diagnosis
sensitivity
decomposition method
degradation
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分类号
TP306.3
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测研究
被引量：1
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作者
袁媛
秦波
秦岩
王春暖
吴庆朝
张文兴
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机构
包头职业技术学院
内蒙古科技大学机械工程学院
浙江大学信息学部控制科学与工程学系
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出处
《机床与液压》
北大核心
2015年第13期63-66,共4页
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基金
内蒙古自然科学基金重大项目(2011ZD08)
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文摘
由于BP存在网络结构选取基于经验、易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,致使基于BP的数控机床热误差预测模型精度不高,对此提出了一种改进粒子群优化BP的数控机床热误差预测建模的新方法。通过改进标准粒子群算法中粒子的位置与速度更新策略,以此寻找BP神经网络最优的阈值和权值,在此基础上建立数控机床热误差预测模型。仿真实验结果表明:与标准的BP神经网络和支持向量机相比,改进粒子群优化BP神经网络的数控机床热误差预测模型精度更高、泛化能力更强。
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关键词
改进粒子群算法
BP神经网络
数控机床
热误差预测
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Keywords
Improved particle swarm algorithm
BP neural network
Numerical control machine-tool
Thermal error prediction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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