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公开(公告)号：CN113533946A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110776895.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/3167
Abstract: 一种基于KL(Kullback‑Leibler)距离的板级电路测点选择方法，首先对电路仿真测量各个故障类型各个测点某一时间段内时域电压数据并对数据进行核密度估计并保存得到的概率密度函数，引入离散KL距离实现计算出测点集的故障隔离率。利用故障隔离率和测试点数量构造多维适应度函数，故障隔离率越高测点选择数越少的测点集越优，搜索全局最优测试点集。本发明专利无需建立故障字典进行故障隔离度的计算，通过引入核密度估计和离散KL距离将故障隔离计算转换为概率分布情况差异计算，充分利用了时域电压数据，提高测点集隔离率，利用故障隔离率和测试点数量构造人工鱼算法的多维适应度函数实现最优测点集选择，并通过在人工鱼算法中引入繁衍行为改善陷入局部最优解的情况。
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公开(公告)号：CN114295967A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110842458.1
申请日：2021-07-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移神经网络的模拟电路故障诊断方法及其实现手段，包括数据采集与预处理、网络模型搭建与训练、迁移网络设计。采集被测电路的输出电压，对其进行三层小波包变换，取第三层小波包能量数据转换成灰度图，生成故障特征灰度图数据集。搭建卷积神经网络并使用mnist数据集训练。将训练之后的网络层参数迁移到新网络中，使用故障灰度图数据集训练网络，最终得到模拟电路的故障诊断模型。本发明在故障样本少的情况下，仍可保持较高的诊断精度，在大规模电路中，可以减轻数据采集和处理工作。
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公开(公告)号：CN113533946B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110776895.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/3167
Abstract: 一种基于KL(Kullback‑Leibler)距离的板级电路测点选择方法，首先对电路仿真测量各个故障类型各个测点某一时间段内时域电压数据并对数据进行核密度估计并保存得到的概率密度函数，引入离散KL距离实现计算出测点集的故障隔离率。利用故障隔离率和测试点数量构造多维适应度函数，故障隔离率越高测点选择数越少的测点集越优，搜索全局最优测试点集。本发明专利无需建立故障字典进行故障隔离度的计算，通过引入核密度估计和离散KL距离将故障隔离计算转换为概率分布情况差异计算，充分利用了时域电压数据，提高测点集隔离率，利用故障隔离率和测试点数量构造人工鱼算法的多维适应度函数实现最优测点集选择，并通过在人工鱼算法中引入繁衍行为改善陷入局部最优解的情况。
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公开(公告)号：CN113533945A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110731334.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的模拟电路软故障诊断方法及其对应网络模型的设计方法。将电路的一维输出电压数据进行矩阵重塑，转换成为二维灰度图，称为故障特征灰度图。使用故障特征灰度图作为二维卷积神经网络的输入数据，训练网络，最终建立一个模拟电路的故障诊断模型。本发明将一维电压信号处理问题转化为图像处理问题，使用二维卷积运算自动提取故障特征，即使在样本数据量较大时，也能实现较好的故障特征分离效果，从而得到较好的故障诊断精度。
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