基于遗传优化HMM的模拟电路早期故障识别和诊断

摘要摘要故障诊断能力和测试性水平是衡量航空装备整体性能的重要指标，为装备的采办、验收、科学决策、健康管理提供了重要依据。

本文针对目前航空装备故障诊断性能不佳，测试性验证与评价结论置信度较低的问题，研究了容差模拟电路软故障智能诊断技术、故障样本优化分配技术、测试性水平综合评价技术。

主要研究内容如下：针对目前机载电子设备故障诊断正确率较低的问题，本文提出了基于AdaBoost算法的组合分类器智能诊断方法。

首先，利用波形有效点提取法提取电路故障特征；其次，利用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)优化误差反向传播神经网络(Back Propagation，BP)构建GABP单分类器；最后，利用AdaBoost算法对GABP单分类器进行提升，得到组合分类器，在此基础上进行故障诊断。

实例表明，该方法可以有效地提高容差模拟电路软故障的诊断精度。

针对测试性验证中故障样本分配结果不合理的问题，提出了故障样本的多指标集成加权分配方法。

首先，综合分析故障属性和环境因子对分配结果的影响；其次，引入神经网络预测模型计算故障率，引入模糊模式识别方法确定严酷度等级和故障危害度，引入灰色关联分析法计算故障—环境关联度；最后，利用集成加权模型计算影响指标的权重。

实例表明，该方法提高了指标计算精度，降低了分层抽样的方差，提高了分配结果的置信度。

针对“小子样、多阶段、异总体”情况下先验信息融合困难、测试性水平评价结果置信度较低的问题，提出了一种基于动态Bayes理论的测试性综合评价方法。

首先，利用新Dirichlet分布建立测试性水平的动态增长模型；其次，利用D-S证据推理理论对多个专家经验信息进行融合，在此基础上，利用非线性优化算法拟合先验信息求解模型中的超参数；最后，利用Bayes信息融合理论得到测试性水平的后验分布，并利用Gibbs抽样求解后验分布中的复杂高维积分。

实例表明，该方法可以有效地融合专家信息，评价结果的后验误差更低、置信度更高。

基于GA-LMBP算法的模拟电路故障诊断方法作者：吴喜华谢利理葛茂艳来源：《现代电子技术》2010年第04期摘要:主要分析遗传算法和BP神经网络的特点和存在的一些缺陷,研究遗传算法和改进型的BP算法相结合的相关技术,设计并实现一个基于遗传算法和LMBP算法相结合的GA-LMBP 算法。

通过诊断实例,比较三种算法的模拟电路故障诊断,结果证明在相同精确度的要求下,基于GA-LMBP的算法可以大大提高模拟电路故障诊断准确率。

关键词:遗传算法;神经网络;模拟电路;故障诊断中图分类号:TP183文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)04-177-03Analog Circuit Fault Diagnosis Method Based on GA-LMBPWU Xihua,XIE Lili,GE Maoyan(College of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi′an,710129,China)Abstract:The characteristics and defects of genetic algorithm and BP neural network areresearched,GA-LMBP based on genetic algorithm and Levenberg-Marquardt BP is designed and implemented.It′s shown by an example analog circuit that the algorithm based on GA-LMBP can improve the accuracy of analog circuit fault diagnosis under the same precision request.Keywords:genetic algorithm;neural network;analog circuit;fault diagnosis将BP神经网络用于模拟电路故障诊断,目前已经取得了较好的效果,但是在许多方面,还存在许多不足之处,需要进行优化,以便对模拟电路的诊断取得更好的效果。

基于遗传算法的故障检测与诊断技术研究随着工业自动化的不断发展，现代化的制造业越来越依赖于高效可靠的机器和设备。

这些机器和设备的故障会对生产、质量和安全造成很大的影响，因此探究故障检测与诊断技术变得越发重要。

遗传算法作为一种重要的优化算法，在故障检测和诊断领域得到了广泛的应用。

遗传算法的基本思想是模拟生物进化过程，通过自然选择、遗传操作和种群趋于稳定等机制全局搜索最优解。

它是一种适用于多目标、多约束问题的搜索算法，拥有全局搜索能力、鲁棒性和并行计算的优异性能。

在故障检测和诊断领域中，遗传算法可以被应用于分类、特征选择、模式识别、参数优化等问题。

在故障检测和诊断领域，遗传算法的应用可以分为两个层面：故障特征提取和故障定位与分类。

故障特征提取是指从原始数据中提取有助于判别和分类的信息，例如频域特征、时域特征、小波分析等。

通常采用遗传算法对特征进行筛选和优化，以提高故障检测和诊断的准确性和鲁棒性。

而故障定位与分类则是指通过模式识别技术对故障进行定位和分类，遗传算法可以用于模型参数优化、分类器选择和组合以及特征加权等问题。

故障特征提取是故障检测和诊断的关键步骤，它直接影响到后续的故障定位和分类结果。

在遗传算法的帮助下，可以通过对特征子集进行全局搜索，筛选出最优的特征组合以提高分类器的性能。

例如，研究人员可以通过遗传算法从原始数据中提取出最具代表性的频域特征，然后结合多元统计分析和神经网络等技术进行故障检测和诊断，从而协助工程师迅速找到故障根源。

故障定位和分类涉及到模式识别技术的应用，其目标是根据故障产生的信号，进行分类、诊断和定位。

遗传算法可以结合支持向量机、神经网络、高斯混合模型等算法，对模型参数进行优化和选择，以提高分类器的精度和鲁棒性。

例如，某制造企业采用遗传算法结合支持向量机进行机床故障分类，成功地将机床的故障划分为不同的类别，并对故障进行了精细化的定位和诊断。

此外，遗传算法还可以通过特征加权和分类器组合的方式提高系统的可靠性和鲁棒性。

油浸式变压器试验报告本试验报告的目的是对一台油浸式变压器进行全面的性能测试，以确保其性能符合相关标准和规范，为电力系统的安全稳定运行提供保障。

本次试验采用的主要设备包括：电压表、电流表、功率表、温度计、压力表、油样采集器、声级计等。

（1）外观检查：对变压器的外观进行仔细观察，检查其结构是否合理，各部件是否完好无损，紧固件是否松动，有无渗漏油现象等。

（2）绝缘电阻测试：使用绝缘电阻测试仪对变压器的绝缘电阻进行测试，以评估其绝缘性能。

测试包括绕组对地、相间及各绕组间的绝缘电阻。

（3）介质损耗角正切值测量：通过介质损耗角正切值测量仪来测量变压器的介质损耗角正切值，以评估其绝缘性能。

（4）空载试验：在额定电压下进行空载试验，以检查变压器的空载性能。

通过测量输入输出电压、电流及功率因数等参数，评估变压器的性能。

（5）短路试验：在额定电流下进行短路试验，以检查变压器的短路性能。

通过测量输入输出电压、电流及功率因数等参数，评估变压器的性能。

（6）温升试验：在额定负荷下运行变压器，并实时监测其温度变化，以检查其温升性能。

通过与标准对比，评估变压器的性能。

（7）噪声测试：使用声级计对变压器运行时的噪声进行测试，以评估其噪声水平。

外观检查结果表明，该变压器的结构合理，部件完好无损，紧固件无松动现象，无渗漏油现象。

绝缘电阻测试结果表明，该变压器的绝缘电阻符合相关标准要求，说明其具有良好的绝缘性能。

介质损耗角正切值测量结果表明，该变压器的介质损耗角正切值在允许范围内，说明其具有良好的绝缘性能。

油浸式变压器作为电力系统的重要设备，其正常运行对于整个电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。

本文对油浸式变压器故障诊断方法进行综述，详细介绍了几种常见的方法及其优劣和应用情况，并展望了未来的发展趋势。

油浸式变压器是一种常见的电力设备，其主要作用是转换和传输电力。

由于其工作环境的复杂性和高电压、大电流的运行特点，油浸式变压器常常会出现各种故障，如绕组变形、绝缘老化、过热等，这些故障不仅会影响电力系统的正常运行，严重时还可能导致设备损坏和火灾事故。

基于HMM和遗传神经网络的语音识别系统包亚萍;郑骏;武晓光【期刊名称】《计算机工程与科学》【年(卷),期】2011(33)4【摘要】本文提出了一种基于隐马尔可夫(HMM)和遗传算法优化的反向传播网络(GA-BP)的混合模型语音识别方法.该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模,并计算出语音对HMM的输出概率的评分,将得到的概率评分作为优化后反向传播网络的输入,得到分类识别信息,最后根据混合模型的识别算法作出识别决策.通过Matlab软件对已有的样本数据进行训练和测试.仿真结果表明,由于设计充分利用了HMM时间建模能力强和GA-BP神经网络分类能力强等特点,该混合模型比单纯的HMM具有更强的抗噪性,克服了神经网络的局部最优问题,大大提高了识别的速度,明显改善了语音识别系统的性能.%A new method for speech recognition based on a hybrid model of hidden Markov models(HMM ) and the genetic algorithm neural network ( GA-BP ) is presented. The HMM is employed to compute the Viterbi output score. Then the score is used as the input of the GA-BP network to acquire the classification information. Finally, the sampled data are trained and tested by the Matlab software.And the result of recognition is made by the recognition information. The recognition experiment shows that the model has higher performance than the hidden Markov model in speech recognition, because of the dynamic time series, the greatly strengthened modelingability of HMM, and the greatly strengthened classification ability of the GA-BP network.【总页数】6页(P139-144)【作者】包亚萍;郑骏;武晓光【作者单位】南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009【正文语种】中文【中图分类】TN912【相关文献】1.基于HMM的黔东南少数民族地区苗语连续语音识别系统研究 [J], 杨建菊;唐录洁;龙虎2.基于HMM与遗传神经网络的改进语音识别系统 [J], 吴延占3.基于HMM模型的语音识别系统的研究 [J], 周扬;孙玲玲;马德4.基于HMM模型语音识别系统中声学模型的建立 [J], 胡石;章毅;陈芳;陈心怡5.基于BN-SGMM-HMM模型的低资源语音识别系统 [J], 雷杰;赵宏亮;艾宁智;邹万冰;詹毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于ISSA⁃SVM的露点测量系统电路故障诊断方法研究涂逸唯，王国华，崔健敏，白雪松，聂晶*（北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京 100191）摘要：针对高精度谐振式露点测量系统中电路故障诊断问题，提出了一种基于改进的麻雀搜索算法（Im⁃proved Sparrow Search Algorithm， ISSA）优化智能分类器参数的电路故障诊断模型，采用测前仿真故障诊断方法中的智能诊断方法，选择适用于小样本、非线性问题的支持向量机（Support Vector Machine， SVM）作为智能分类器，针对麻雀搜索算法中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题进行改进，并将改进后的优化算法用于SVM 参数寻优，构建ISSA⁃SVM故障诊断模型用于谐振电路故障诊断。

实验结果显示，ISSA⁃SVM模型在建立的电路上能够达到88.9%的故障诊断率，可靠性较强，能够作为高精度谐振式露点传感器电路的故障诊断方法。

关键词：支持向量机；改进麻雀搜索算法；振荡电路；故障诊断中图分类号：TB9；TP277 文献标志码：A 文章编号：1674-5795（2023）05-0007-08 Circuit fault diagnosis methods of dewpoint measurement systembased on ISSA⁃SVMTU Yiwei, WANG Guohua, CUI Jianmin, BAI Xuesong, NIE Jing*(School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) Abstract: Aiming at the problem of circuit fault diagnosis in high⁃precision resonant dewpoint measurement system, this paper proposes a circuit fault diagnosis model based on improved sparrow search algorithm (ISSA) to optimize the pa⁃rameters of intelligent classifier. The support vector machine (SVM) suitable for small samples and nonlinear problems is selected as the intelligent classifier. In order to solve the problems of slow convergence speed and being easy to fall into local optima of sparrow search algorithm, an improved optimization algorithm is proposed and used to optimize the param⁃eters of SVM, and the ISSA⁃SVM fault diagnosis model is constructed for resonant circuit fault diagnosis. The experimen⁃tal results show that the fault diagnosis accuracy rate can reach 88.9 % on the established circuit, and the ISSA⁃SVM clas⁃sifier can be used as a high precision resonant dewpoint sensor circuit fault diagnosis method.Key words: support vector machine; improved sparrow search algorithm; oscillating circuit; fault diagnosis0　引言自然界中，湿度是重要的环境指标，与人类生产活动息息相关。