基于小波分析与神经网络的模拟电路故障诊断技术研究
林美琴
【摘要】：尽管数字电路已经发展得比较完美,但是它不可能完全取代模拟电路,在一个完整的系统中,模拟电路是必不可少的部分。目前,电子设备中绝大部分故障均来自于模拟电路部分,模拟电路的可靠性在很大程度上决定了整个系统的可靠性。因此对模拟电路故障诊断技术的研究显得尤为重要。由于小波分析在时频域表征信号局部特征的能力,而神经网络具有处理复杂模式以及联想、推测和记忆功能。因此结合两者的优势,将小波分析和神经网络用于模拟电路故障诊断是必然的发展趋势。本文的工作主要包括以下方面：(1)对模拟电路故障诊断技术的研究背景,研究现状以及发展方向进行了介绍；描述了小波分析的基本理论,包括多分辨分析、小波的快速算法、小波包的定义及性质。此外,介绍了神经网络的分类,重点介绍了BP神经网络和RBF神经网络的基本结构和学习算法。(2)研究了小波分析与神经网络用于模拟电路故障诊断中的两种结合方式。一种是基于小波变换预处理的模拟电路故障诊断技术；另一种是直接将小波函数和尺度函数嵌入到神经元中,使小波、神经网络直接融合的电路故障诊断技术。将这两种诊断技术应用于不同的模拟电路故障诊断中,验证了这两种不同的结合方式对模拟电路故障诊断的有效性。(3)结合多小波变换的特点,提出了一种基于多小波变换预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法采用多小波变换预处理降低神经网络输入的维数,减小神经网络的结构,加快网络的训练速度。仿真实验验证了该方法的有效性与准确性,通过与基于小波变换预处理的模拟电路故障诊断方法进行对比,表明本方法诊断速度更快。(4)结合RBF神经网络的优点,提出了一种基于小波包变换的RBF神经网络故障诊断方法,并对RBF神经网络的中心选取算法做了详细的分析。将该方法应用于模拟电路故障诊断中,研究了它用于故障诊断中的可行性和有效性。
【关键词】：小波分析BP神经网络RBF神经网络模拟电路故障诊断
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TN710
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2010.229567
【目录】：
?摘要5-6
?ABSTRACT6-9
?第一章绪论9-15
? 1.1 模拟电路故障诊断技术的研究背景与意义9-10
? 1.2 模拟电路故障诊断研究现状10-13
? 1.2.1 经典模拟电路故障诊断方法10-11
? 1.2.2 现代模拟电路故障诊断方法11-13
? 1.3 模拟电路故障诊断的发展方向13
? 1.4 本文的主要研究内容及结构安排13-15
?第二章小波分析的基本理论15-25
? 2.1 多分辨分析15-17
? 2.2 小波变换及小波的快速算法17-20
? 2.3 小波包分析的定义及性质20-24
? 2.3.1 小波包的定义20-21
? 2.3.2 小波包的性质21-23
? 2.2.3 小波包算法23-24
? 2.4 本章小结24-25
?第三章神经网络的基本结构与学习算法25-33
? 3.1 神经网络的分类25-26
? 3.2 BP网络的结构和基本算法26-28
? 3.2.1 BP网络的网络结构26
? 3.2.2 BP网络的学习算法26-28
? 3.3 径向基网络的结构和基本算法28-32
? 3.3.1 RBF网络的结构28-29
? 3.3.2 RBF神经网络学习算法29-32
? 3.4 本章小结32-33
?第四章基于小波分析的模拟电路故障诊断33-45
? 4.1 引言33
? 4.2 小波预处理的模拟电路神经网络故障诊断33-38
? 4.2.1 小波变换特征提取34-35
? 4.2.2 小波变换预处理的神经网络模拟电路故障诊断方法35-37 ? 4.2.3 实例电路故障诊断37-38
? 4.3 小波神经网络的模拟电路故障诊断38-44
? 4.3.1 小波神经网络结构39-40
? 4.3.2 小波神经网络的训练算法40-42
? 4.3.3 实例电路故障诊断42-44
? 4.4 本章小结44-45
?第五章基于多小波变换预处理的电路故障诊断45-55
? 5.1 引言45
? 5.2 模拟电路I_(DDT)技术45-46
? 5.3 多小波理论46-49
? 5.3.1 多小波变换47
? 5.3.2 多小波的多分辨分析47-48
? 5.3.3 张量积多小波48-49
? 5.4 多小波预处理的神经网络的故障诊断方法49-50
? 5.5 实例电路故障诊断50-54
? 5.6 本章小结54-55
?第六章基于小波包预处理的模拟电路神经网络故障诊断55-66 ? 6.1 引言55
? 6.2 RBF网络中心选取算法55-60
? 6.2.1 OLS算法的基本思想56-57
? 6.2.2 回归算子的选择57-58
? 6.2.3 用OLS算法选取RBF网络的中心58-59
? 6.2.4 RBF网络的权值求取59-60
? 6.3 基于小波包变换的RBF网络故障诊断方法60-62
? 6.4 实例电路故障诊断62-65
? 6.5 本章小结65-66
?结束语66-68
?参考文献68-72
?攻读硕士学位期间取得的研究成果72-73
?致谢73-74
?评定意见74
神经网络工具箱应用于故障诊断 1.问题描述 电力系统的安全运行具有十分重要的意义。当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体（C2H2、CH4等）和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下图1所示。将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。 2.神经网络设计 (1)输入特征向量的确定 变压器的故障主要与甲烷（CH4）、氢气（H2）、总烃（C1＋C2）以及乙炔（C2H2）4 种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这 4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1＋C2（总烃）和C2H2，同时也设定了网络输入层的节点数为4个。 (2) 输出特征向量的确定 输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。只要问题确定了，一般输出量也就确定了。在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择 5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近 1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。针对本系统，
设定输出值大于等于0．5 时认为有此类故障，小于0．5 时认为无此类故障。 (3)样本的收集 输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。 数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。 在本实例中采用：MATLAB利用归一化公式 u=(x-min(min(x)))./(max(max(x))-min(min(x))) （1） 在公式1中x表示所需归一化处理的数据，u表示归一化后的结果 处理结果如下：
第13章Multisim模拟电路仿真本章Multisim10电路仿真软件， 本章节讲解使用Multisim进行模拟电路仿真的基本方法。 目录 1. Multisim软件入门 2. 二极管电路 3. 基本放大电路 4. 差分放大电路 5. 负反馈放大电路 6. 集成运放信号运算和处理电路 7. 互补对称（OCL）功率放大电路 8. 信号产生和转换电路 9. 可调式三端集成直流稳压电源电路 13.1 Multisim用户界面及基本操作 13.1.1 Multisim用户界面 在众多的EDA仿真软件中，Multisim软件界面友好、功能强大、易学易用，受到电类设计开发人员的青睐。Multisim用软件方法虚拟电子元器件及仪器仪表，将元器件和仪器集合为一体，是原理图设计、电路测试的虚拟仿真软件。 Multisim来源于加拿大图像交互技术公司（Interactive Image Technologies，简称IIT公司）推出的以Windows为基础的仿真工具，原名EWB。 IIT公司于1988年推出一个用于电子电路仿真和设计的EDA工具软件Electronics Work Bench（电子工作台，简称EWB），以界面形象直观、操作方便、分析功能强大、易学易用而得到迅速推广使用。 1996年IIT推出了EWB5.0版本，在EWB5.x版本之后，从EWB6.0版本开始，IIT对EWB进行了较大变动，名称改为Multisim（多功能仿真软件）。 IIT后被美国国家仪器（NI，National Instruments）公司收购，软件更名为NI Multisim，Multisim经历了多个版本的升级，已经有Multisim2001、Multisim7、Multisim8、Multisim9 、Multisim10等版本，9版本之后增加了单片机和LabVIEW虚拟仪器的仿真和应用。 下面以Multisim10为例介绍其基本操作。图13.1-1是Multisim10的用户界面，包括菜单栏、标准工具栏、主工具栏、虚拟仪器工具栏、元器件工具栏、仿真按钮、状态栏、电路图编辑区等组成部分。
第六章小波变换的几个典型应用 6.1 小波变换与信号处理 小波变换作为信号处理的一种手段，逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用，并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比，小波变换取得了质的飞跃，在信号处理方面具有更大的优势。比如小波变换可以用于电力负载信号的分析与处理，用于语音信号的分析、变换和综合，还可以检测噪声中的未知瞬态信号。本部分将举例说明。 6.1.1 小波变换在信号分析中的应用 [例6-1] 以含躁的三角波与正弦波的组合信号为例具体说如何利用小波分析来分析信号。已知信号的表达式为 应用db5小波对该信号进行7层分解。xiaobo0601.m 图6-1含躁的三角波与正弦波混合信号波形 分析： （1）在图6－2中，逼近信号a7是一个三角波。 （2）在图6－3中细节信号d1和d2是与噪声相关的，而d3（特别是d4）与正弦信号相关。 图6-2 小波分解后各层逼近信号 图6-3 小波分解后各层细节信号 6.1.2 小波变换在信号降躁和压缩中的应用 一、信号降躁 1．工程中，有用信号一般是一些比较平稳的信号，噪声通常表现为高频信号。2．消躁处理的方法：首先对信号进行小波分解，由于噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，我们可以利用门限、阈值等形式对分解所得的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构即可达到对信号的消躁目的。 小波分析进行消躁处理的3种方法： （1）默认阈值消躁处理。该方法利用ddencmp生成信号的默认阈值，然后利用wdencmp函数进行消躁处理。 （2）给定阈值消躁处理。在实际的消躁处理过程中，阈值往往可通过经验公式获得，且这种阈值比默认阈值的可信度高。在进行阈值量化处理时可利用函数wthresh。 （3）强制消躁处理。该方法时将小波分解结构中的高频系数全部置为0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构。方法简单，消躁后信号比较平滑，但易丢失信号中的有用成分。 小波阈值去噪方法是目前应用最为广泛的小波去噪方法之一。 3．信号降噪的准则： 1．光滑性：在大部分情况下，降噪后的信号应该至少和原信号具有同等的光滑性。
机械工程学报 CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING 2000 Vol.36 No.12 P.95-100 基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断 林京 屈梁生 摘 要：通过分析指出，连续小波变换具有很强的弱信号检测能力，非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法，建立 了“小波熵”的概念，并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中，诊断效果十分理想。 关键词：小波故障诊断滚动轴承齿轮 分类号：TH133．33 TH132．41 FEATURE DETECTION AND FAULT DIAGNOSIS BASED ON CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM Lin Jing（State Key Laboratory of Acoustics, Institute ofAcou stics, Chinese Academy of Science） Qu Liangsheng（Xi’an Jiaotong University） Abstract：It is pointed out that continuous wavelet transform(CWT) has powerful ability for weak signal detection which help itself to be used for fault diagnosis. The method for parameter discretization and optimi zation of CWT is estabished. The concept of wavelet entropy is introduced and it is used as a rule for parameter optimization. In the end, CWT is used fo r fault diagnosis of rolling bearing and gear-box. Very good results are obtain ed using this method. Keywords：Wavelet Fault diagnosis Rolling bearing Gear
模拟电路故障诊断 摘要 模拟电路故障技术近年来得到了迅速的发展、取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题，主要包括：基于专家系、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法；重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状；对其他一些智能方法也进行了简要介绍；最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势： 关键词：模拟电路；故障诊断；专家系统；神经网络；模糊理论；小波变换
Abstract In recent years the fault diagnosis technique of analog Circuit is developed rapidly,and has led to many new results.In this paper,firstly,some important issues in this area,including expert system,neural network,fuzzy theory,wavelet transform and their application in fault diagnosis of analog circuit,are elaborated.The emphasis is focused on summarization work by the author,such as main principle,respective advantage and disadvantage and presented development of above new thories and methods.secondly,some other intelligent methods and their applications are also described.Finally,the development trend of the fault diagnosis technology of analogy of analog Circuit is also presented. KEYWORDS:Analog circuit；Fault diagnosis;Eepert system;Neural network;Fuzzy theory;Wavelet analysis
人工神经网络在设备故障诊断中的应用 程瑞琪 (西南交通大学 成都 610031) 摘 要 介绍了神经网络技术在设备故障诊断中应用的2个主要方向———故障模式识别和诊断专家系统,对应用的方法、特点及存在的问题也 作了概略分析。 关键词 神经网络 故障诊断 模式识别 专家系统中图分类号 TP 18 近年来人工神经网络(Artificial neural network -ANN )的研究发展迅速,ANN 以其诸多优点在设备状态监测与故障诊断中受到了愈来愈广泛的重视,为设备故障诊断的研究开辟了一条新途径。 ANN 具有以下主要特征:①实现了并行处理机制,可提供高速的信息处理能力;②分布式信息存储,可提供联想与全息记忆的能力;③网络的拓扑结构具有非常大的可塑性,使系统有很高的自适应和自学习能力;④具有超巨量的联接关系,形成高度冗余,使系统具有很强的容错能力;⑤是一类大规模非线性系统,提供了系统自组织与协同的潜力。本文作者仅就ANN 用于故障模式识别及诊断专家系统这两个方面应用的主要方法、特点及存在的问题作概括介绍。 1 神经网络与故障模式识别 模式识别是ANN 应用的一个较成功的领域,诊断问题实质上就是一种模式分类,是将系统的状态区分为正常状态或某一种故障状态的问题。通常故障模式的分布是非常不规则的,故要求所用模式分类方法能在模式空间里形成各种非线性分割平面,ANN 的特性使其可以作为一类性能良好的非线性分类器。1.1 方法及特点 ANN 故障模式识别可用图1所示BP 模型来说明 。 图1 BP 网模型 其中网络输入节点对应故障征兆,输出节点对应故障原因。进行故障模式识别时,先用一批故障样本 对模型进行训练,以确定网络结构(隐层及其节点数)和参数(节点间的联接权);网络训练好后,故障的模式分类就是根据给定的一组征兆,实现征兆集到故障集之间非线性映射的过程。 用ANN 作故障模式识别的特点有:①可用于系统模型未知或系统模型较复杂及非线性系统的故障模式识别;②兼有故障信号的模式变换与特征提取功能;③对系统含有不确定因素、噪声及输入模式不完备的情况不太敏感;④可用于复杂多模式的故障诊断;⑤可用于离线诊断,也能适应实时监测的要求。1.2 模型 用于故障模式识别的ANN 模型按学习方式可分有监督学习模型和无监督学习模型两大类,前者主要包括B P 网和径向基函数(RB F )网;后者主要包括自适应共振(ART )网和自组织特征映射(SOM )网。1.2.1 有监督学习模型 BP 网是目前故障诊断中应用最多且较成熟的一种模型,其神经元的非线性映射函数采用Sigmoid 函数,网络训练采用误差反向传播(Back pr opagation )学习算法。BP 网的结构及学习算法简单,但应用中还存在2个问题:一是关于网络的学习,因BP 算法是自适应最小均方(LMS )算法的推广,故网络的学习速度较慢,且可能陷入局部极小值点,针对这一问题已有许多改进的BP 算法;二是关于网络的结构设计,即如何选取隐层及隐层节点数,目前尚无确定的理论和方法。根据Hecht -Nilson 的映射定理:对任何闭区间上的一个连续函数,总可以用含一层隐单元的感知器网来映射;目前应用中多采用含一层隐单元的BP 网。关于隐层节点下限的确定已有一些研究结果,鉴于问题的复杂性,此处不作说明。选择较多的隐层及隐层节点虽可加快学习速度,但使网络的结构变得复杂,网络的推广能力也会变差。实际应用中,通常用对测试样本与学习样本的误差进行交叉评价的试错 法来选择隐层及隐层节点数。 RB F 网是一种较新颖的ANN 模型,只有一层隐含层,输出节点是线性的,隐单元采用对称的高斯基 · 13·第12卷第1期 《机械研究与应用》 ME CHANICAL RESE ARCH &APPLICATION Vol 12No .1 1999
怎样利用电路仿真软件进行模拟电路课程的学习电路分析实验报告 实验二 学习用multisim软件对电路进行仿真 一．实验要求与目的 1.进一步熟悉multisim软件的各种功能。 2.巩固学习用multisim软件画电路图。 3.学会使用multisim里面的各种仪器分析模拟电路。 4.用multisim软件对电路进行仿真。 二、实验仪器 电脑一台及其仿真软件。 三．实验内容及步骤
（1）在电子仿真软件Multisim 基本界面的电子平台上组建如图所示的仿真电路。双击电位器图标，将弹出的对话框的“Valve”选项卡的“Increment”栏改成“1”，将“Label”选项卡的“RefDes”栏改成“RP。 ” 2）调节RP大约在35%左右时，利用直流工作点分析方法分析直 流工作点的值。直流工作点分析（DC Operating Point Analysis）是用来分析和计算电路静态工作点的，进行分析时，Multisim 自动将电路分析条件设为电感、交流电压源短路，电容断开。 单击Multisim 菜单“Simulate/Analyses/DC operating Point…”,在弹出的对话框中选择待分析的电路节点，如2图所示。单击Simulate 按钮进行直流工作点分析。分析结果如图3所示。列出了
单级阻容耦合放大电路各节点对地电压数据，根据各节点对地电压数据，可容易计算出直流工作点的值,依据分析结果，将测试结果填入表1中，比较理论估算与仿真分析结果。 表1 静态工作点数据 电压放大倍数测试 （1）关闭仿真开关，从电子仿真软件Multisim 10基本界面虚拟仪器工具条中，调出虚拟函数信号发生器和虚拟双踪示波器，将虚拟函数信号发生器接到电路输入端，将虚拟示波器两个通道分别接到电路的输入端和输出端，如图4所示。 （2）开启仿真开关，双击虚拟函数信号发生器图标“XFG1”，将打开虚拟函数信号发生器放大面板，首确认“Waveforms”栏下选取的是正弦信号，然后再确认频率为1kHZ”；再确认幅度为 10mVp，如图5所示。 四．仿真分析 动态测量仿真电路
绪 论 机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自从二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了智能化阶段。现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究具有重要的现实意义。 我国的故障诊断技术在理论研究方面，紧跟国外发展的脚步，在实践应用上还是基本落后于国外的发展。在我国，故障诊断的研究与生产实际联系不是很紧密，研究人员往往缺乏现场故障诊断的经验，研制的系统与实际情况相差甚远，往往是从高等院校和科研部门开始，再进行到个别行业，而国外的发展则是从现场发现问题进而反映到高等院校或科研部门，使得研究有的放矢[1]。 要求机械设备不出故障是不现实的，因为不存在绝对安全可靠的机械设备。因此，为了预防故障和减少损失，必须对设备的运行状态进行监测，及时发现设备的异常状况，并对其发展趋势进行跟踪：对己经形成的或正在形成的故障进行分析诊断，判断故障的部位和产生的原因，并及早采取有效的措施，这样才能做到防患于未然。因此，设各状态监测与故障诊断先进技术的研究对于保证复杂机械设备的安全运行具有重要意义。 关键词：小波分析，故障诊断，小波基选取，奇异性 基于小波分析的机械故障检测 小波奇异性理论用于机械故障检测的基本原理 信号的奇异性与小波变换的模极大值之间有如下的关系： 设)(x g 为一光滑函数，且满足条件0g(x) lim ,1x)dx ( g x ==∞→+∞ ∞-?，不妨设)(x g 为高斯函数，即σσπ2221)(x e x g -= ，令 d x,/x)( dg x)(=ψ由于?+∞ ∞-=0x)dx (ψ，因此，可取函数x)(ψ
万方数据
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谢涛，何怡刚，姚建刚，等：ｖＢ调用Ｍａｄａｂ的模拟电路故障诊断神经网络方法 ２０１０，４６（１０）２１５ ｌｏｏＰｅｒｆｏ珊诅ｎ∞ｉｓ ｏ．００９９９９７．Ｇｏ丑ｌｉＢＯ．０ｌ 、． （２）ｖＢ调用Ｍａｔｌａｂ方法 这里采用ｖＢ调用Ｍａｔｌａｂ的ＡｃｔｉｖｅＸ自动化技术。在ｖＢ６．０中建立—个工程，在窗体中添加６个标签控件、５个文本框控件以及两个命令按钮控件，５个文本框控件分别对应神经网络输入层、隐层、输出层神经元个数、动量因子、学习速率，两个命令按钮的Ｃ印ｔｉｏｎ属性为“开始诊断”和“取消”，诊断系统主要程序代码如下： ＰｒｉｖａｔｅＳｕｂ Ｃ删ｄ１＿ｃｌｉｃｋ（） Ｄｉｍ叫ｌｄａｂ灿Ｏｂｊｅｃｔ ＳｅＩ眦ｔｌａｂ＝ＣｒｅａｔｅＯｂｊｅｃｔ（“ｍ日ｔ】８ｂｇｐｐｌｉｃ８ｔｉ仰”） Ｄｉｍ ｓ打Ａｓ晰Ｉｌｇ Ｄｉｍ嘟ｕｈ鼬Ｓ试ｌｌｇ 舡酣“ｐ”＋“ｔ” ｈ＝【０ｌ；Ｏ１；Ｏ１；０ｌ０ｌ】 ８ｈ＝ｓｈ牛“ｔｒ” ８ｔｒ＝ｓｔｒ＋ｆ．ｍｔ＿ｎ州圩（ｔｒ，【５，１８，２２】，｛‘ｔａＩ坞ｉｇ’，‘ｔ姐ｓｉｇ’，‘ｐＩ｜ｒｅｌｉｎ’｝， ‘面妯’） ｓｈ＝ｓ叶”ｎｅｔ．ｎ证ｎＰａｆａｍ．ｅｐ伽ｈ＝３００００，ｎｅｔ．ｔｍｉＩＩＰ嬲珊．酬＝０．０１，ｎｅｔ．ｈ面ｎＰａ姗．Ｌ卸．０８，舱ｔ．ｔｒａｊＩｌｆ‰ｍｃ＝Ｏ．６，ｎｅｔ＝ｔｒａｉｎ（ｎｅｔ，ｐ，ｔ）” 瑚ＩＩｌｔ：田ｂｊＭａｎａｂ．涨ｕｔｅ（ｇ廿） ＥｎｄＳｕｂ 代码中，“ｐ”和“ｔ”分别为神经网络的输入和输出。诊断运行结 果如图３所示，诊断结果和单独用神经网络来诊断是一致的。 图３ｖＢ调用Ｍ丑ｔ１８ｂ诊断模拟电路结果 ５结论 使用ＶＢ编写主界面，调用Ｍａｄａｂ来对模拟电路进行故障 诊断，可以将Ｍａｄａｂ强大的数值计算功能和ｖＢ在图形用户界面开发方面的优势相结合，相互取长补短，从而可以缩短程序的开发周期，减少编程工作量。利用ＶＢ调用ＭａⅡａｂ来对ｃ，ＩｓＶ滤波器进行故障诊断，结果和单独用神经网络来诊断是一致 的，可对模拟电路故障诊断软件的开发起一定的指导和借鉴 作用。 参考文献： 【ｌ】梁新成，黄志刚，朱慧．ＶＢ与Ｍａｄａｂ混合编程的研究哪．北京工商大 学学报，２００７，２５（１）：３８－４１． ［２】卢秋蓝．ＶＢ与Ｍａｌｌａｂ混合编程的研究叨．计算机仿真，２００３，２０（１２）： １１５—１１７． 【３】戴葵．神经网络设计【Ｍ】．北京：机械工业出版社，２００２：２０３—２３３．【４】金瑜，刘红．基于小波神经网络的模拟电路故障诊断叨．仪器仪表学 报。２００７，２８（９）：１６００—１６０３． （上接１９２页） ５总结 就高压输电线除冰机器人工作环境的复杂性以及工作任 务的特殊性考虑，结合考虑了机器人运动学和动力学问题，对机器人的数学建模。并根据建立的模型，运用基于粒子群优化 控制参数的ＰＩＤ控制器，对除冰机器人进行运动控制。最后针对除冰机器人在斜坡上爬行的情况，进行了实验仿真，结果验 证了所设计模型和运动控制方法的可行性。参考文献： 【ｌ】‰ｉｄａ Ｋ，Ｕ眦ｔ跚ｉ Ｙ．Ｃｏｎｈｄ０ｆ叩∞ｅ ｆ；∞ｎｙｉｎｇ幽ｔ【Ｃ】，，Ｐｒ∞ ＩＥＥＥＣｏＩｌｆＤｅｃｉ８ Ｃ傩ｎＤｌ。１９９０。９０：９７—１０２． 【２】Ｍｕｋｈｅｉｊｅｅ Ｒ，Ｎａｋ姗啪Ｙ．Ｆ伽训ａｔｉ帆柚ｄ ｅ珏ｉｃｉ咖姗ｐｌｌｔ８ｔｉ佃０ｆ ｉｎｖ．≥ｒｓｅ ｄ”ａⅡｄｃ８ｏｆ ８ｐａｃｅｒｏｂｏｔ８ｆＪ】．ＩＥＥＥ Ｔｈｌｎ柚ｃｔｉ咖仰Ｒｏ】）ａＩｉｃＢ 明ｄＡｕｔｏ础越ｏｎ。１９９２，８（３）：４００—４０６．【３１ＹａｎＩａｄａＫ，’Ｉ’ｓｕｃｈｉｙａＫ．陆ｃｉｅｎｔｃ唧ｕｔａｔｉｏｎ ｌｄｇｏｆｉｔｈｍ ｆｂｒ啪ｉｐｕ— ｌａｔｏｒｃｏ曲ｄ０ｆａ叩ａｃｅ ｒｏｂｏｔ【Ｊ】．Ｓ∞Ｉｌｌｓ咖ｔ ＣｏｎｔｒＥＩｌｇ ７Ｉｈｍ， １９９０．２６（７）：７６５—７７２． 【４】ＹｂｓＩＩｉｄａＫ．Ｅｘｐｅｆｉｒ唧ｔａｌ咖ｄｙ加ｔｈｅｄｙＩｌ锄ｉｃｓａｎｄ咖ｈｄ０ｆ８ 印∞ｅｍｌ雠ｗｉｔＩＩｅｘｐｅｒｉⅡ掂ｎｔａｌｈ神一ｎｏ撕ｎｇｍｂｏｔ姐ｔｅｌｌｉｔｅ（ＥＥ０一 Ｆ０砌弓）ｓｉ眦ｌ蝴【Ｊ】．Ａｄｖ舳ｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃ８，１９９５，９（６）：５８３—６０２． 【５】ＶａｆａＺ，ＤｕｂｏｗｓｋｙＳ．强ｅｌ【ｉｎｅｍａｔｉｃｓ舳ｄ ｄｙｌｌ锄ｉｃ８ ０ｆ ８ｐ∞ｅ ｍ— ｎｉｐｕｌ曲舯：１ｋ ｖｉｍｌａｌ咄Ｉｌｌｉｐｕｌａｔｏｒ印呻ｃｈ叫１ｌｅＩⅡｔｅｍａｔｉ叫ａｌＪ叶 ｎａｌ０ｆＲＤｂｏｔｉｃ８ Ｒｅ鸵ａｒｃｈ．１９９０，９（４）：３—２１． １６】Ｐ印ａｄｏｐｏＩＩｌ∞Ｅ，Ｄ岫Ｂｋｙ Ｓ．Ｏｎ出ｅ ｎａｔｌｌｒｅ ｏｆ ｃ蚰ｔｆ０＿Ｉａｌ学Ｄｒｉｔｌ枷皓 ｆｏｒ ｈ训ｏａｔｉｎｇ８ｐａｃｅ姗ｉｐＩｌＩａｔ０椰ＥＥＴｒ蛐Ｒ幽ｄ∞Ａｕｔ鲫砒， １９９１。７（５）：７５０一７５８． ｍ ＳａｈａＳＫ．Ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ａｐｐｍａｃｈ ｔｏ ｓｐ∞ｅ ｍｌ埘ｋｉｎｅ眦ｔｉｃｓ叨．ＩＥＥＥ Ｔｒ姐ｓ舵ｔｉｏｍｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃ８锄ｄＡｕｔｏｍａｔｉ锄。１９９６，１２（３）：４０１－４０５． 【８】张运楚，梁自泽，谭民．架空电力线路巡线机器人的研究综述叨．机 器人，２００４，２６（５）：４６７－４７３．【９】朱兴龙，王洪光，房立金，等．输电线巡检机器人行走动力特性与位 姿分析叨．机械工程学报，２００６，４２（１２）：１４３一１５０． 【ｌＯ】郭琦，洪炳蓉，吴葳．双臂六自由度空问机器人广义雅可比矩阵的 推导【Ｊ１．电子学报，２００５，２（２）：３２２—３２６． 【ｌｌ】周风余，李贻斌．高压输电线路自动巡线机器人机构设计及在约束 条件下的逆运动学分析ｍ．中国机械工程，２００６，１７（１）：４＿９． 【ｌ２】ＳｉｌｖａＧＪ，ＤａｔｔａＡ，Ｂｈａｔｔ∞ｌｌａｒｙｙａＳＰ．Ｎ州瑚ｕｈ８∞ｍｅｇｙｎｔｌｌＰ ｓｉ８ ０ｆＰＩＤ ｃ帆ｔｆ０（’ｕｅ瑁【Ｊ】．ＩＥＥＥ ｎ雌ａｃｔｉｏ璐彻Ａｕｔ吣ｔｉｃ Ｃ吼一 ｔｍｌ，２００２，４７（２）：２４１—２５２． 【１３】刘金琨．机器人控制系统的设计与仿真【碉．北京：清华大学出版 社。２０【）８一０６．【１４】Ｅｂｅ血Ⅱｔ Ｒ Ｃ，‰硼ｅｄｙ Ｊ．Ａ ｎ溯０ｐｔｉＩｎｉ烈ｕ８ｉｎｇｐａＩｔｉｃｌｅ ｓ舢 ｔｌＩ∞ｒｙＩｑ伊ｒｏｃｅｅｄｊｎ铲ｏｆｔｈｅ ＳｉｘｔＩｌＩｎｔｅｍａｔｉｏｎ８ｌＳｙｍｐｏｓｉ岫帆Ｍｉ— ｃ∞ Ｍ∞ｈｉ∞ 髓ｄ Ｈｕ啪Ｓｃｉｅ懈．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ＮＹ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ， １９９５：３９—４３． 【１５】梁玉丹．周国策—种基于Ｐｓｏ干ｍ算法的分稚式机器人实时控制叽． 电气传动，２００６，３６（１１）． 富●１ 。 万方数据
第五章Simulink模拟电路仿真 武汉大学物理科学与技术学院微电子系常胜
§5.1 电路仿真概要 5.1.1 MATLAB仿真V.S. Simulink仿真 利用MATLAB编写M文件和利用Simulink搭建仿真模型均可实现对电路的仿真，在实现电路仿真的过程中和仿真结果输出中，它们分别具有各自的优缺点。 武汉大学物理科学与技术学院微电子系常胜
ex5_1.m clear; V=40;R=5;Ra=25;Rb=100;Rc=125;Rd=40;Re=37.5; R1=(Rb*Rc)/(Ra+Rb+Rc); R2=(Rc*Ra)/(Ra+Rb+Rc); R3=(Ra*Rb)/(Ra+Rb+Rc); Req=R+R1+1/(1/(R2+Re)+1/(R3+Rd)); I=V/Req 武汉大学物理科学与技术学院微电子系常胜
ex5_1 武汉大学物理科学与技术学院微电子系常胜
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注意Simulink仿真中imeasurement模块 /vmeasurement模块和Display模块/Scope模块的联合使用 Series RLC Branch模块中R、C、L的确定方式 R：Resistance设置为真实值Capacitance设置为inf（无穷大）Inductance设置为0 C：Resistance设置为0 Capacitance设置为真实值Inductance设置为0 L：Resistance设置为0Capacitance设置为inf Inductance设置为真实值 武汉大学物理科学与技术学院微电子系常胜
2005年研究生《小波理论及应用》复习题 1． 利用正交小波基建立的采样定理适合于：紧支集且有奇性（函数本身或其导数不连续）的函数（频谱无限的函数）。Shannon 采样定理适合于频谱有限的信号。 2． 信号的突变点在小波变换域常对于小波变换系数模极值点或过零点。并且信号奇异性大小同小波变换的极值随尺度的变化规律相对立。只有在适当尺度下各突变点引起的小波变化才能避免交迭干扰，可以用于信号的去噪、奇异性检测、图象也缘提取、数据压缩等。 3． 信号在一点的李氏指数表征了该点的奇异性大小，α越大，该点的光滑性越小，α越小，该点的奇异性越大。光滑点（可导）时，它的1≥α；如果是脉冲函数，1-=α；白噪声时0≤α。 4． 做出三级尺度下正交小波包变换的二进数图，小波包分解过程？说明小波基与小波包基的区别？ 5． 最优小波包基的概念：给定一个序列的代价函数，然后在小波包基中寻找使代价函数最小的基――最优基。 6． 双通道多采样率滤波器组的传递函数为： ()()()()()()()()()()()()()z X z G z G z H z H z X z G z G z H z H z Y z Y z Y -??????-++??????+=+=∧∧∧∧212121请根据此式给出理想重建条件： 为了消除映象()z X -引起的混迭：()()()()0=-+-∧ ∧z G z G z H z H
为了使()z Y 成为()z X 的延迟，要求：()()()()k CZ z G z G z H z H -∧∧=+ （C,K 为任一常数） 7． 正交镜像对称滤波器()()n h n g ,的()jw e G 与()jw e H 以2π=w 为轴左右对称。如果知道QMF 的()n h ，能否确定()()()n h n g n g ∧ ∧,,？ ()()()n h n g n 1-= ，()()()n g n h n 1--=∧ ， ()()()n h n g n 1-=∧ 8． 试列出几种常用的连续的小波基函数 Morlet 小波，Marr 小波，Difference of Gaussian （DOG ），紧支集样条小波 9． 试简述海森堡测不准原理，说明应用意义？ 10． 从连续小波变换到离散小波变换到离散小波框架－双正交小波变换－正交变换、紧支集正交小波变换，其最大的特点是追求变换系数的信息冗余小，含有的信息量越集中。 11． 解释紧支集、双正交、正交小波、紧支集正交小波、光滑性、奇异性。 12． 已知共轭正交滤波器组（CQF ）()n h 请列出()()()n g n h n g ∧ ∧,,。 ()()() ()()()()()()???????-=--=-=---=∧∧n h n N g n g n N h n h n N h n g n n 11 13． 共轭正交滤波器()()n g n h ,的()jw e G 与()jw e H 的关系与QMF 情况
基于小波分析的故障诊断算法 前言： 小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间- 频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。从此，小波变换越来越引起人们的重视，其应用领域来越来越广泛。 在实际的信号处理过程中，尤其是对非平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征都很重要。如在故障诊断中，故障点（机械故障、控制系统故障、电力系统故障等）一般都对应于测试信号的突变点。对于这些时变信号进行分析，通常需要提取某一时间段（或瞬间）的频率信息或某一频率段所对应的时间信息。 因此，需要寻求一种具有一定的时间和频率分辨率的基函数来分析时变信号。小波变换继承和发展了短时傅里叶变换的局部化思想，并且克服了其窗口大小和形状固定不变的缺点。它不但可以同时从时域和频域观测信号的局部特征，而且时间分辨率和频率分辨率都是可以变化的，是一种比较理想的信号处理方法。 小波分析被广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别、模式识别、数据压缩、故障诊断、量子物理等应用领域中。 小波分析在故障诊断中应用进展 1）基于小波信号分析的故障诊断方法 基于小波分析直接进行故障诊断是属于故障诊断方法中的信号处理法。这一方法的优点是可以回避被诊断对象的数学模型, 这对于那些难以建立解析数学模型的诊断对象是非常有用的。 具体可分为以下4种方法: ①利用小波变换检测信号突变的故障方法连续小波变换能够通过多尺度分析提取信号的奇异点。基本原理是当信号在奇异点附近的Lipschitz指数a >0时，其连续小波变换的模极大值随尺度的增大而增大；当a <0时，则随尺度的增大而减小。噪声对应的Lipschitz指数远小于0, 而信号边沿对应的Lipschitz 指数大于或等于0。因此, 利用小波变换可以区分噪声和信号边沿, 有效地检测出强噪声背景下的信号边沿（奇变）。动态系统的故障通常会导致系统的观测信号发生奇异变化, 可以直接利用小波变换检测观测信号的奇异点, 从而实现对系统故障的检测。比如根据输油管泄漏造成的压力信号突变的特点, 用小波变换检测这些突变点, 实现输油管道的泄漏点诊断。 ②观测信号频率结构变化的故障诊断方法小波多分辨率分析能够描述信号的频谱随 时间变化情况或信号在某时刻
第27卷第11期·1060· 电子测量与仪器学报 JOUＲNAL OF ELECTＲONIC MEASUＲEMENT AND INSTＲUMENT Vol .27No .11 2013年11月 收稿日期：2013-05Ｒeceived Date ：2013-05*基金项目：国家自然科学基金（61201031，61171079）资助项目 DOI ：10．3724/SP．J．1187．2013．01060 模拟电路统一软故障诊断的研究 * 胡 梅 1 胡列峰 2 明德祥 1 （1．国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙410073；2．湖南出入境检验检疫局长沙410004） 摘 要：在模拟电路故障诊断的诸多方法中，模拟电路统一软故障诊断方法成为新的研究热点。从模拟电路统一软故障诊 断方法的提出， 到模拟电路统一软故障诊断方法的改进，将其与基于多种方法融合的模拟电路软故障诊断方法做了比较。最后重点分析了模拟电路统一软故障诊断的研究现状和存在的不足，基于实用化的角度，从统一的模拟电路故障诊断的功 能模块划分原则和方法、通用的模拟电路故障可诊断性分析方法、通用的模拟电路模块化分级诊断软故障诊断方法、统一的诊断效果评估指标4个方面指出了模拟电路统一软故障诊断的发展趋势。关键词：模拟电路；统一软故障诊断；SBT ；SAT ；可诊断性分析中图分类号：TN431．1 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510 Study on unified soft fault diagnosis of analog circuits Hu Mei 1 Hu Liefeng 2 Ming Dexiang 1 （1．College of Mechatronics Engineering and Automation ，National University of Defense Technology ，Changsha ， 410073，China 2．Hunan Entry-exit Inspection and Quarantine Bureau ，Changsha ，410004，China ） Abstract ：Among the methods of fault diagnosis of analog circuit ， the unified soft fault diagnosis method has become a new hotspot．Firstly ，this paper introduces the provenance of unified soft fault diagnosis method of analog circuit ，and the improved measures of the proposed unified soft fault diagnosis method are analyzed．Then ，the soft fault di-agnosis methods based on the fusion of some different methods are compared with the unified method．Finally ，the research status and the existing problems of the unified soft fault diagnosis method are analyzed particularly．Based on the practical perspective ，we point out the research direction of the unified soft fault diagnosis according to four different aspects ：the principle and method of function module division of the unified soft fault diagnosis ，the univer-sal fault detectable analysis method of diagnostic analog circuit ，the universal strategy of module classification diag-nosing for analog soft fault ，the unified diagnostic evaluation index ，and finally discuss the issues remain to be re-solved． Keywords ：analog circuit ；unified soft fault diagnosis ；SBT ；SAT ；analysis of fault detectable 1引言 虽然电子仪器系统越来越趋于“大数字，小模拟”结构，即数字电路所占的比例越来越大，但是终究无法完全取代模拟电路，所以其中大部分电路 是模拟和数字混合电路 ［1-2］ 。电路的测试和故障诊断是制约电子仪器发挥效能的主要因素之一，随着电子仪器中数模混合电路的应用越来越广泛，对电 路故障诊断提出了更为严格的要求［3］ 。据统计，在 电子仪器数模混合电路中， 模拟部分故障发生的概率远高于数字部分， 模拟部分的可靠性决定了整个混合电路系统的可靠性，所以模拟部分的故障诊断 需求更为迫切 ［4-6］ 。自20世纪70年代以来，学者们致力于模拟电路故障诊断的研究，传统的基于电路本身的模拟电路故障诊断方法有参数识别法、故障验证法和故障
科技文献检索作业 卷 试 料 小波分析及其应用 测控技术1103 雷创新
小波分析及其应用 1.小波分析的概念和特点 1.1小波理论的发展概况 20世纪80年代逐渐发展和兴起的小波分析(wavelctanalysis)是20世纪 数学领域中研究的重要杰出成果之一。小波分析理论作为数学界中一种比较成熟的理论基础，应用到了各种领域的研究当中，推动了小波分析在各工程应用中的发展。它作为一种新的现代数字信号处理算法，汲取了现代分析学中诸如样条分析、傅立叶分析、数值分析和泛函分析等众数学多分支的精华部分，替代了工程界中一直应用的傅立叶变换，它是一种纯频域分析方法，不能在时频同时具有局部化特性。而小波分析中的多尺度分析思想，犹如一台变焦照相机，可以由粗及精逐步观察信号，在局部时频分析中具有很强的灵活性，因此有“数学显微镜”的美称。它能自动随着频率增加而调节成窄的“时窗”和宽的“频窗”，又随着频率降低而调节成宽的“时窗”和窄的“频窗”以适应实际分析需要。另外，小波变换在经过适当离散后可以够成标准正交基或正交系，这些在理论和应用上都具有十分重要的意义，因此，小波分析在各个领域得到了高度的重视并取得了许多重要的成果。 小波变换作为一种数学理论和现代数字信号处埋方法在科学技术界引起了越来越多专家学者的关注和重视。在数学家看来，基于小波变换的小波分析技术是当今数值分析、泛函分析、调和分析等半个多世纪以来发展最完美的结晶，是正在发展中的新的数学分支。在工程领域，特别是在信号处理、图像处理、机器视觉、模糊识别、语音识别、流体力学、量子物理、地震勘测、电磁学、CT成像、机械故障诊断与监控等领域，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。然而，小波分析虽然在众多领域中已经取得了一定的成果，但是，有专家预言小波分析理论的真正高潮并没有到来。首先，小波分析尚需进一步完善，除一维小波分析理论比较成熟以外，向量小波和多维小波则需要进行更加深入的研究与讨论;其次，针对不同情况选择不同的小波基函数，实现的效果是有差别性的这一问题，对最优小波基函数的选取方法有待进一步研究。在今后数年中，小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具，极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家 J.Morlet提出的，并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反
26卷 第2期2009年2月 微电子学与计算机 M ICROELECTRONICS &COM PUTER Vol.26 No.2F ebruary 2009 收稿日期:2008-04-21 一种基于信号相关分析的模拟电路故障诊断方法 李纪敏1,2,尚朝轩1,孟宪国1 (1军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄050003;2中国白城兵器试验中心,吉林白城137001)摘 要:模拟电子电路集成度日益提高,使得某些电路内部节点存在不可及性,针对这种电路,提出了一种基于信号相关分析的模拟电路故障诊断方法.将伪随机噪声信号作为模拟电路的测试激励信号,利用电路正常情况下与电路故障状态下输出响应之间的残差信号作为故障特征,通过信号相关分析实现对电路的故障检测与故障定位.仿真实验分析证明该方法操作简单,有较好的在线诊断能力,适用于诊断电路中的硬故障和软故障,能够达到较高的故障覆盖率. 关键词:伪随机噪声信号;互相关系数;故障诊断;m 序列 中图分类号:T N 43 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2009)02-0021-04 Application of Signal Correlation Analysis in Fault Diagnosis of Analog Circuits LI J -i min 1,2,SHANG Chao -xuan 1,MENG Xian -guo 1 (1Department of Opt ical &Electronic Engineering,Ordnance Engineer ing Colleg e,Shijiazhuang 050003,China; 2Baicheng Or dnance T est Center of China,Baicheng 137001,China) Abstract:T he integration of analog electr onic circuits i s more and more improved,so the no des in some system are inac -cessible.Aiming to the system,fault diagnosis method for analog circuits based on signal corr elatio n analysis is introduced in the paper.T he test stimulus signal for analog circuit is the pseudorando m no ise signal.F ault character is the err or signal between the normal output response and the output response in fault state.F ault detection and fault identification is achiev ed by cross -correlation analysis betw een the measurement signal and fault character in fault database.T he simulation r esult showed t hat the metho d is simple and have a good online diagnosis capabilit y.So ft -fault is diagnosed by the method and the fault coverage is hig her than other met hods. Key words:pseudor andom noise signal;cross -corr elation coefficient;fault diag nosi s;m -sequence 1 引言 随着模拟电子技术的飞速发展,电子电路集成 化程度和制版工艺逐渐提高,电路的功能化和模块化趋势日益明显[1] ,元件的密集度不断增加,从而导致电路内部可及节点越来越少,甚至有些电路内部不存在可及节点,这给模拟电路的检测和故障诊断技术提出了新的挑战[2] .虽然传统的交流故障字典法可以利用外部端口测试的方法完成故障诊断,但该方法需要改变测试激励的频率作多次测试,诊断过程复杂,测试时间较长.因此,如何利用模拟电 路有限的可及节点快速、有效诊断模拟电路内部的故障是该领域内亟待解决的问题. 文中以伪随机噪声信号(Pseudorandom Noise,PRN)作为模拟电路诊断激励信号,研究了一种基于信号相关分析的模拟电路故障诊断方法.故障特征取自正常状态和故障状态下输出响应之间的残差信号,不同的残差信号反映了电路处于不同的故障状态,通过电路的状态观测,利用信号相关分析实现对电路的故障定位.该方法进行故障诊断时仅需要输入端口和输出端口两个测试节点,并且不需要进行多次测试,适用于诊断大规模集成电路,能够较好的