小波变换和神经网络的电路故障诊断

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 小波变换和神经网络的电路故障诊 断 摘 要： 模拟电路的元件较多， 相互之间的耦合性较强，容易发生故障。 为了提高电路故障的诊断准确性，提出 小波变换和神经网络的电路故障诊断方 法。首先采用小波变换方法提取电路故 障信息特征，然后采用神经网络分类提 取的故障特征量实现对电路故障的诊断 和分类识别，最后通过仿真实验进行性 能测试，结果表明，该方法提高了电路 故障检测的准确度，具有较好的实际应 用价值。 中国论文网 /8/view-12891289.htm 关键词： 小波变换； 神经网络； 电路故障诊断； 故障特征量 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 中图分类号： TN711?34； TP277 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（ 2017）05?0174?04 Abstract： The multiple components of the analog circuit have strong coupling among them， and it is prone to failure. In order to improve the accuracy of the circuit fault diagnosis， a circuit fault diagnosis method based on wavelet transform and neural network is proposed. The wavelet transform method is used to extract the information feature of the circuit fault. The neural network is used to classify and extract the fault feature quantity to realize the circuit fault diagnosis， and classification and recognition. The performance was tested with the simulation experiment. The results show that the method has improved the accuracy of the circuit fault detection， and has superior practical application value. -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 Keywords ： wavelet transform； neural network； circuit fault diagnosis； fault feature quantity 0 引 言 模拟电路广泛应用在大型电子设 备系统中，模拟电路由大规模的集成和 分立电子元件构成，电子元器件之间容 易出现漏焊和耦合，电路的故障发生率 较高。有效诊断模拟电路故障是保障电 子系统可靠稳定工作的基础。电路故障 诊断原理是检测电路设备的有关参数， 并进行状态特征分析，实现对电路设备 运行状态、故障原因、部位和故障发生 趋势的判断1。 当前常用的电路故障诊断方法有 信号检测方法、模式识别方法、专家系 统方法、神经网络方法等2?3。采用模 式识别方法判断电路的工况状态，诊断 电路故障是人工智能技术应用的重要分 支。检测信号的统计特征值，分析电路 设备的工作状态，判断电路运行状态和 成因。但是通用的路故障诊断方法存 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 在检测精度不高，电路元件之间相互耦 合，导致电路故障具有多层性4。 为了提高电路故障的诊断准确性， 提出小波变换和神经网络的电路故障诊 断方法，仿真实验结果表明，本文方法 提高了电路故障检测的准确度。 1 模拟电路故障匹配过程分析 模拟电路故障检测诊断的原理示 意框图如图 1 所示。分析图 1 的诊断过 程可以得知，诊断电路故障首先是进行 信息测量，采用信号检测方法对电路输 出的电信号进行特征分析和故障特征提 取，结合小波变换方法进行特征检测和 状态识别，从而对故障原因部位和趋势 做出分类判别5。 对于模拟电路输出故障数据的数 据集采用瞬时频率特征分析方法，得到 故障信息测量数据集为p（t） ，模拟电 路的冲激响应特征向量为hi（t），采 用光电式转速传感器采集信号，得到输 出电路的测谱信息为npi（t）。电路的 主控振荡输出信号表示为： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 3 电路故障诊断的实现 3.1 神经网络分类器设计 在提取电路故障特征的基础上， 采用神经网络分类器分类故障。利用三 层神经网络结果进行分类器设计7?8， 如图 2 所示。 取三层 BP 神经网络作为学习网 络，结构为231结构，分别为输入层、 隐含层和输出层，其中输入层输入电路 的小波时间尺度为二维特征；它的隐含 层有三个神经元，分别为比例元、积分 元和微分元，进行故障特征的训练，输 出层输入故障类别，在任意时刻t，对 于 BP 神经网络输入层第j 个神经元， 其输入电路故障特征信息netj等于隐含 层的连接权重输出量x1，x2，xn 分别乘上权重值w1j，w2j，wnj后 的总和，即电路故障诊断的神经网络分 类器输入层信息参量为： 5 结 语 通过诊断电路故障，提高电路系 统的稳定性，电路故障诊断方法是检测 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 电路设备的有关参数，并进行状态特征