电路故障诊断

作品数：736被引量：2519H指数：25
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基于BP神经网络的开关电源电路故障诊断
《河南工程学院学报(自然科学版)》2025年第1期45-51,共7页乔维德 
针对开关电源电路的非线性故障问题,搭建了基于小波包分解与反向传播(BP)神经网络的开关电源电路故障诊断模型,采用小波包分解提取开关电源逆变电路故障特征向量,应用萤火虫-粒子群算法及改进BP算法优化训练BP神经网络。仿真实验证明,...
关键词：小波包分解 开关电源电路 BP神经网络 
神经网络自学习下模拟电路故障诊断技术研究
《通信电源技术》2025年第4期218-220,共3页王俊亚 祝丰菊 
为解决传统模拟电路故障诊断中错误高、用时长等问题,提出一种面向模拟电路故障诊断的技术优化方法。通过等效采集双端口网络运行数据,提取时域和频域特征,基于神经网络自学习对电路故障做出诊断和识别。通过实验对比分析,该技术优化方...
关键词：模拟电路 故障诊断技术 神经网络自学习 
基于Patches-CNN的模拟电路故障诊断
《计算机工程与科学》2025年第1期35-44,共10页吴玉虹 王建 
国家自然科学基金(62162034)。
深度学习在故障诊断中应用广泛,但目前基于深度学习的模拟电路故障诊断模型复杂度较高,难以在边缘设备上部署。针对该问题,为了进一步提高故障诊断精度,提出了一种简单且轻量化的Patches-CNN模拟电路故障诊断深度学习模型。首先,将输入...
关键词：模拟电路 故障诊断 深度学习 同质结构 层归一化 
铁路信号系统中轨道电路故障诊断技术研究
《安家》2024年第12期0139-0141,共3页宋元昊 
实际运行中轨道电路受各种因素影响可能发生故障,为提高轨道电路的可靠性,本文研究了基于频域分析、支持向量机、卷积神经网络对轨道电路信号进行特征提取、故障诊断。通过傅里叶变换、小波变换识别信号中的异常特征,基于支持向量机模...
关键词：铁路信号系统 轨道电路 故障诊断 
基于深度学习的模拟电路故障诊断方法研究
《中国科技纵横》2024年第16期52-54,共3页蔡金苹 
本文重点研究基于深度学习的模拟电路故障诊断方法。基于传统故障诊断方法的分析以及深度学习技术在其他领域的成功应用,提出了一种基于深度学习的模拟电路故障诊断方法。通过构建合适的数据集、设计合适的神经网络模型以及优化训练算法...
关键词：深度学习 模拟电路 故障诊断 
基于分层DVS的电路故障诊断研究分析
《通信电源技术》2024年第13期181-184,共4页陈英 
为进一步提高电路故障诊断效率,提出利用分层离散沃尔泰拉级数(Discrete Volterra Series,DVS)算法诊断电路故障,使用分层设计简化DVS结构,并引入贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)选择阶数,从而解决特征提取步骤中...
关键词：分层离散沃尔泰拉级数(DVS) 电路故障 频率 信号噪声 
基于小波变换和神经网络的模拟电子电路故障诊断被引量：2
《南京理工大学学报》2024年第3期310-317,共8页郑磊 蒋玮 胡仁杰 张震宇 黄慧春 
电路故障是影响模拟电子电路实验进度和实验效果的重要因素,为实现对故障快速、准确的分类和诊断,提出了一种基于小波变换和神经网络的故障诊断方法。首先,分析了模拟电子电路的实验进程和电路特点,以电路激励和响应信号为切入点,提出...
关键词：小波变换 交叉小波 神经网络 故障诊断 
基于WAO-WPD-CNN的模拟电路故障诊断
《移动电源与车辆》2024年第2期47-52,41,共7页席小卫 杨永清 张敏敏 
针对模拟电路故障诊断领域,数据集建立、数据特征难以有效提取、网络诊断时受超参数影响较大等问题,提出了基于WAO-WPD-CNN的故障诊断模型。首先,以Salley-Key低通滤波器和二级四运放双二阶低通滤波器为研究对象,在Pspice软件中对其进...
关键词：模拟电路 小波包分解 卷积神经网络 故障诊断 
基于IHHO-BP神经网络的模拟电路故障诊断被引量：6
《电子测量与仪器学报》2024年第5期238-248,共11页王力 张露露 
国家自然科学基金民航联合基金(U1733119);中央高校基本业务费项目(3122017107)资助。
针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余,使得模拟电路故障诊断困难的问题,提出利用改进哈里斯鹰算法(improved Harris Hawks optimization, IHHO)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络,实现模拟电路故障特征...
关键词：模拟电路 特征选择 故障诊断 改进哈里斯鹰算法 反向传播神经网络 
RBF神经网络在船舶模拟电路故障诊断中的应用
《舰船科学技术》2024年第10期182-185,共4页霍艳飞 
2021年辽宁省教育厅基本科研项目(青年项目)(LJKQZ2021124)。
针对船舶模拟电路元件复杂交互,故障信号在大量的正常信号中难以凸显,故障特征提取识别难度较大的问题,提出基于RBF神经网络的船舶模拟电路故障诊断方法。由基于小波包的船舶模拟电路故障特征提取方法,以小波分解重构的方式,捕捉电路频...
关键词：RBF神经网络 船舶模拟电路 故障诊断 状态转移算法 
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