浅谈模拟电路故障诊断的小波方法
基于小波理论与LSSVM的模拟集成电路故障诊断方法
基于小波理论与LSSVM的模拟集成电路故障诊断方法基于小波理论与LSSVM的模拟集成电路故障诊断方法随着集成电路技术的不断发展，集成电路故障诊断及解决方法也逐渐成为研究的热点。
模拟集成电路故障诊断方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
在现实应用中，模拟集成电路面临着种类繁多的故障类型和复杂的故障环境，因此提出一种高效准确的故障诊断方法对于确保集成电路的可靠性和可用性至关重要。
本文提出一种基于小波理论与LSSVM的模拟集成电路故障诊断方法。
该方法利用小波理论的多尺度分析能力来提取模拟电路信号的重要特征，通过特征提取和转换，实现故障诊断的准确性和有效性。
首先，该方法采用小波变换对模拟电路故障信号进行特征提取。
小波变换是一种时频变换方法，可以将信号分解为不同频率的子信号，并分析它们在时间和频率上的特征。
通过选择适当的小波基函数和合适的尺度，可以将主要的故障特征凸显出来。
在这个过程中，需要选择合适的小波基函数和确定尺度。
接下来，本方法采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）中的一种变体——Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）进行故障诊断。
SVM是一种非线性分类器，可以通过高维空间中的超平面划分不同类别的样本。
LSSVM相较于传统的SVM模型，在计算复杂度上具有较大的优势。
LSSVM通过优化求解出一个线性方程，将数据映射到高维特征空间中，以实现对集成电路故障状态的判定和识别。
最后，本方法将小波特征和LSSVM相结合，实现对模拟集成电路故障的诊断。
具体而言，对于给定的故障信号，首先使用小波变换提取其特征，得到多尺度的小波系数。
然后，将这些特征作为输入数据，利用LSSVM进行训练和测试。
通过调整超参数和模型选择，可以得到最佳的分类结果，进而实现对集成电路故障的准确诊断。
本方法的实验结果表明，基于小波理论与LSSVM的模拟集成电路故障诊断方法具有较高的准确性和鲁棒性。
基于小波分析和支持向量机的模拟电路故障诊断
计
算
技
术
与 自 动
化
Ｖｏ１ ３ Ｎｏ ． １． ．１
Ｍ ａ． ２０ １２ ｒ
Ｃ ｍ ｐ ｔｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｔ ｍａ ｉｎ ｏ ｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏｏ Ｙ ａ ｄ Ａｕ ｏ ｔｏ
文 章 编 号 ：０３ １９ ２ １ ）１ ０Ｏ ４ １０ —６ ９ （０ ２ ０ 一ｏ ６ 一０
ｃ ｒ ｕ ｔｆ ｕ ｔｄ ａ ｎ ｓｓ ｉｃ ｉ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｉ．
Ｋｅ ｒ ｓ ｗａ ｅｅ ｎ ｌ ｓｓ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃｏ ｃ ｉ ｅ ｑ ａ ｒ ｔ ｉｎ ｌ ａ ａｏ ｉｃ ｉ ；ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｙ ｗｏ ｄ ： ｖ ｌｔａ ａ ｙ ｉ ； ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｍａ ｈｎ ； ｕ ｄ ａ ｅ ｓｇ ａ ； ｎ ｌ ｇ ｃ ｒ ｕｔ ｆ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ
算 量大 、 时 性 差 。文 献 ［ ］提 出 的基 于遗 传 算 实 ２
１ 引 言
在模 拟 电路 中 ， 元件 参数 以及输 入激励 和输 出
响 应都 是连 续量 ， 导致模 拟 电路 的故 障模型 比较复
法、 小波 变换 及 神 经 网络 的模 拟 电 路故 障 诊 断 方 法， 无法解 决故 障维 数 过高 、 特征 不 明 显 对诊 断效
基 于 小 波 分 析 和 支 持 向 量 机 的 模 拟 电 路 故 障 诊 断
刘 东平 ， 董 俊 ， 秀英 ， 凯 平 蒲 胡
（３９ 队 ， 南 济源 ６ ８８部 河 ４４ ５） ５ ６０ ’
摘
要： 针对 模 拟 电路 故 障诊 断 ， 用 基 于 小波 分析 和 支持 向量机 的 诊 断测 试 方 法 ， 方 波信 号作 为 输 入 采 将
模拟电路故障诊断的小波包预处理神经网络改进算法
ｐｃｅ ｔ ｎｆｒ （ ＷＰ ）ｏ ｃｍ ｌｅｗ ｖｌｔ ａｋｔｒ ｓ ｒ （Ｗｆ ）ａ ｒｐｏｅｓｒ ｔ ｒ ，ｈ ｓｏｓ ｉ ａ ｏ ａ ｇｃ ｃｉ ａｋｔｒ ｓ ｍ Ｏ Ｔ ｒｎ ｏ ｐｅ ａｅ ｃｅ ｔ ｆ ａ ｏ ｉ ｔ ｅｐ ａ ｏ ｎ ｍ Ｉ ｒ ｓ ｅｒｃｓｏ．Ａ ｓ ｔ ｒ ｐｎｅ ｇｌ ｆ ｌ ｉ ｕ ｒ ｐ ｉ ｆ ｔ ｅｅ ｓｎ ａ ｏ ｒ ｔ ｎ
处理 和不完全小 波包 变换 （ＷＰ ）预处理 Ｂ Ｉ Ｔ Ｐ神经网络算 法。首先对模 拟电路 的响应信号用这 两种方 法进行 预处理 ，然 后 计算预处理后信号各个频段上 的归一化 能量 ，把 归一 化的能量 作为训练样 本送给 Ｂ Ｐ网络进行训 练 ，有效减少 了 Ｂ Ｐ网络 的 输入节点和 隐层节点 的个数 ，从而减小 了神 经网络的规模 ，降低 了计算 的复 杂度 ，加快 了网络 的训练 和收敛速度 。仿真实 验表 明此方法能够快速有效 的对模拟 电路 的故 障进行诊 断和定 位。 关键词 ：模拟电路 ；故障诊断 ；最优小波包变换 ；不完全小波包变换 ；能量归一化 ；Ｂ Ｐ网络
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｗ ｍｐ ｏ ｅ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｒ ｔｏ ｓ ｏ ｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｆｒａ ａｏ ｉ ｕ ｔ ｕ ｉ ｇ ｏ ｔ ａ ａ ｅｅ ｓｒｃ ： ｈｓ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓｔ ｏ ｉ ｒ ｖ ｄ Ｂ ｅ ｒ ｌ ｔ ｏ ｋ ｍｅｈ ｄ ｆｆ ｌ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｏ ｎ ｇ ｃｒ ｉ ， ｓｎ ｐ ｉ ｌｗ ｖ ｌ ｔ ｎ ａ ｌ ｃ ｍ
ｍａ ｉａ ｉｎ；ＢＰ ｕｒ ｔ ｒ ｌ ｚ ｔｏ ｎｅ ａ ｎｅｗｏ ｋ ｌ
１ 引言
张维强 徐晨 宋 国乡
（． １ 深圳 大学智能科学计算研究所 ， 广东 深圳 ５８ ６ ； ． １０ ０ ２ 西安 电子科技大学理学院 ， 陕西 西安 ７０ ７ ） １０ １ 摘 要 ：提 出了基 于小 波包预处理 的神经网络模 拟电路故 障诊 断方法 的两种 改进方 法 ：最 优小 波包变换 （ ＷＰ Ｏ Ｔ）预
谈小波与神经网络在模拟电路故障诊断中的应用
谈小波与神经网络在模拟电路故障诊断中的应用摘要:本文对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法。
该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器,大大减少神经网络的输入数目,简化神经网络结构和减少它的训练时间,提高辨识故障能力。
文中在介绍该故障诊断方法的基本原理后,还给出了小波函数及故障特征选择的方法。
关键词:小波与神经网络模拟电路故障诊断模拟电路故障诊断在理论上可概括为:在已知网络拓扑结构、输入激励和故障响应或可能已知部分元件参数的情况下,求故障元件的参数和位置。
尽管目前模拟电路故障诊断理论和方法都取得了不少成就,但是由于模拟电路测试和诊断有其自身困难,进展比较缓慢。
其主要困难有:模拟电路中的故障模型比较复杂,难以作简单的量化;模拟电路中元件参数具有容差,增加了故障诊断的难度;在模拟电路中广泛存在着非线性问题,为故障的定位诊断增加了难度;在一个实用的模拟电路中,几乎无一例外地存在着反馈回路,仿真时需要大量的复杂计算;实际的模拟电路中可测电压的节点数非常有限,导致可用于作故障诊断的信息量不够充分,造成故障定位的不确定性和模糊性。
而小波神经网络则因其利于模拟人类处理问题的过程、容易顾及人的经验且具有一定的学习能力等特点,所以在这一领域得到了广泛应用。
一、基于小波-神经网络诊断的基本思想基于神经网络的模拟电路故障诊断方法的基本原理是将所有电路故障仅由一组特征表示,神经网络在训练期间学习这组特征。
这些特征与相关的故障分类一起作为神经网络的输入-输出对,神经网络通过调整它的权重和偏差,学习期望的输入-输出关系,然后在测试阶段输入一组特征给网络,确定故障类别。
本文选择BPNN,利用小波分析具有在时域和频域的良好局部性和对信号有较强的特征提取功能[4-5]。
在过程上先用小波变换对模拟电路的故障信号进行预处理,提取信号的小波特征,再将故障特征量输入至神经网络处理。
数据经过小波变换的压缩,有效地减少神经网络的输入层单元数。
基于小波分解和模糊聚类的模拟电路软故障诊断
基于小波分解和模糊聚类的模拟电路软故障
诊断
1 小波分解和模糊聚类技术
小波分解和模糊聚类技术是当今最先进的故障诊断技术，主要应
用于电子模拟电路的故障诊断。
小波分解和模糊聚类技术可以用来检
测模拟电路中的隐含故障，使模拟电路故障诊断更加精确。
2 小波分解
小波分解技术是做模拟电路故障诊断的一项关键技术，它主要是
利用小波分解输入的数据，将其分解成若干个高频信号和低频信号，
从而得到更为精确的信号特征。
在故障诊断过程中，小波分解技术可
以发现和提取出故障信号被混淆的噪声，从而提高故障诊断的准确性。
3 模糊聚类技术
模糊聚类技术是一种数据分析技术，它可以分析从系统中获取的
大量数据，并进行模糊分类，从而发掘系统内的隐藏故障上的特征。
在模拟电路的故障诊断过程中，模糊聚类技术可以有效地识别出模拟
电路中的隐含故障，从而提高故障诊断的准确性和效率。
4 小波分解和模糊聚类技术在模拟电路软故障诊断中的应用
小波分解和模糊聚类技术在模拟电路软故障诊断中应用十分有效，主要作用就是可以提高模拟电路故障诊断的准确性和效率。
它有效地
排除了故障信号的噪声，提高了故障的鉴别精度，准确确定了故障的位置以及故障原因，使模拟电路的软故障诊断变得更加精确、可靠。
基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法
优化 Ｂ Ｐ神经 网络 的模 拟 电路 故 障诊 断方法 。该 方法使 用 小波作 为预 处理工具 ， Ｐ Ａ 分析 和 归一化 后提 取 输 经 Ｃ
出信号的能量信息作为特征向量 ， 用遗传 Ｂ Ｐ神经网络作为故障识别器， 对模拟电路故障进行诊断。与传统 Ｂ Ｐ 神经网络相比较 ， 结果表明， 该方法可明显改善神经网络结构、 高故障诊断的精度和速度。 提 关键词 ：模拟 电路 ；故障诊断；小波分析 ；遗传算法；神经网络
第 ２ 卷第 １ ８ ２期 ２１ ０ １年 １ 源自月计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉｎ Ｒｅｅ ｒｈ ｏ ｏ ｕｅｓ ｐｉ ｔ ｓ ａｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ １ １２ ． ２ Ｄｅ ．２ １ ｃ ０１
基 于 小 波 分 析 和 遗 传 神 经 网络 的 模 拟 电路 故 障诊 断 方 法 水
模拟 电路测试 和故障诊断 自 ２ ０世纪 ６ 代以来 ， 直是 ０年 一 研究 的热 门领域 ， 由于 电路规模大 ， 但 模拟系统集成度低 ， 电路
ｔ ｇ ａ ｄ ｏｈ ｒｓ ｏｔ ｏ ｎ ｓ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｅ ｅ ｏ ｅ ｖ ｌ ｔ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｎ ａ ｅ ｐ ｒ ａ ｈ ｆｒａ ａｏ ｉ ｕ ｔ． ｓｎ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｈ ｒｃ ｍｉ ｇ ， ｓ ａ ｅ ｖ ｌｐ ｄ ａｗａ ｅ ｅ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ａ ｄ ＧＡ ｂ ｓ ｄ ａ ｐ ｏ ｃ ｎ ｌｇｃ ｒ ｉ Ｕ ｉ ｇ ｔ ｎ ｈ ｄ ｄ ｉ ｏ ｃ ｓ ｈ ｗ ｖ ｌｔｄ ｃ ｍｐ ｓ ｉｎ ａ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓ ｒ ｅ ｔａ ｔ ｄ ｔ ｅ ｆａｕ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｂ ａ ｅｅ ｅ ｎ ｉ ｎ ｎ ｐｉ ｚ ｄ Ｂ ｙ ＧＡ． ａ ｅ ｅ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｓａ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｏ ， ｘ ｒｃ ｅ ｈ ｅ ｔ ｒ ｎｏ ｍａｉ ｙ ｗ ｖ ｌｔｄ — ｏｓ ｇ ａ ｄ ｏ ｔ ｔ ｏ ｉ ｍｉｅ Ｐ ｂ Ａ ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ ｏ ｕ ｏ ｋ ｗｉ Ｐ ｏ ａ ｉｏ ｆｏ ｒｗ ｒ ｔ Ｂ ＮＮ， ｉ ｈ ｒｖ ａｓｔａ ｉ ｗ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ｅｗｏ ｋ ｓ ｕ ｔｒ ｎ ｎ ｒ ａ ｅｆｕ ｔ ｉｇ ｏ ｉ ｒ ｃ— ｈ ｗｈ ｃ ｅ ｅ ｔｔ ｓ ｏ ｋ ｉ ｒ ｖ ｓｎ ｔ ｒ ｔ ｃｕ ｅ ａ ｄ ｉ ｃ ｅ ｓ ａ ｌ ｄ ａ ｎ ｓｓｐ ｅ ｉ ｌ ｈ ｈ ｒ ｓｏ ｎ ｅｏ ｉ 。 ｉｎ ａ ｄ ｖ ｌｃｔ ｙ
基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究
中图分类号：TN710⁃34
文章编号：1004⁃373X（2015）06⁃0036⁃03
文献标识码：A
Method of Analog Circuit Fault Diagnosis based on wavelet neural network
障特征，再通过上述的方法进行故障诊断。
本文采用小波神经网络实现故障的诊断，首先对研
究电路进行仿真，对各种故障状态下的幅频响应曲线利
用小波变换提取其特征参数集，该数据集包含了元件在
无容差状态下的电路数据和有容差状态下的电路数据，
然后构造 BP 神经网络进行故障的诊断分类。经实验证
明，本文所用方法对所研究电路故障有很高的识别率。
第6期
周晶晶，等：基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究
（1）对采样信号进行 5 层离散小波分解，得到从第
1 层到第 5 层，共 6 个小波分解系数序列（A5，D5，D4，D3，
D2，D1）；
（2）特征向量构成。以各层小波分解系数的绝对
37
OrCAD/PSpice 10.5 软 件 进 行 建 模 及 仿 真 。 如 图 1 所
示。在电路各个故障模式下（包含正常情况）进行 50 次
WT x ( a, b ) = 1
a
∫
+∞
-∞
x ( t ) φ·æ t - b ö dt, a > 0
è a ø
式中：a 为频率参数；b 为时间参数。通过改变时间和频
率参数，将得到不同的尺度来评估信号在不同的时间频
率段的系数。这些系数表征了原始信号在这些小波函
数上投影的大小。从信号分析的角度看，小波分解是将
基于小波分析的故障诊断算法
基于小波分析的故障诊断算法小波分析在故障诊断领域中起着重要的作用。
本文将介绍基于小波分析的故障诊断算法及其应用。
小波分析是信号处理中的一种重要方法，它将信号分解为具有不同频率和时间分辨率特征的子信号。
通过对这些子信号的分析，可以有效地提取信号中的特征信息。
在故障诊断中，信号通常来自于机械或电子设备，例如振动信号、电流信号等。
这些信号携带了设备的运行状态和故障特征。
传统的故障诊断方法通常采用基于频域或时域的特征提取方法，但是这些方法往往无法捕捉到信号中的时频特征。
1.信号准备：首先，需要采集待诊断的信号数据。
这可以是从传感器中实时采集的信号，或者是从历史数据中提取的离线信号。
2. 小波分解：将采集到的信号通过小波变换分解为多个子信号。
小波变换可以采用不同类型的小波函数，常用的有Daubechies小波、Haar 小波等。
3.特征提取：对每个子信号进行特征提取。
这可以包括时域和频域的特征，例如均值、方差、功率谱等。
也可以采用更高级的特征提取方法，例如熵、能量等。
4.故障识别：采用分类算法对提取的特征进行故障识别。
可以使用传统的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
也可以采用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）等。
5.故障定位：对识别到的故障进行定位。
根据特征提取得到的结果，可以判断故障发生的位置和类型。
可以通过设备的物理结构和设计参数来辅助定位。
基于小波分析的故障诊断算法在实际应用中取得了不错的效果。
例如，在机械故障诊断中，可以通过振动信号的小波分解和特征提取来判断机械设备的故障类型，例如轴承故障、齿轮故障等。
在电力设备中，可以通过电流信号的小波分解和特征提取来判断电器设备的故障类型，例如电机故障、电缆故障等。
总之，基于小波分析的故障诊断算法能够有效地提取信号中的故障特征，实现对设备故障的自动识别和定位。
这种算法具有较好的鲁棒性和准确性，在实际应用中具有广泛的应用前景。
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浅谈模拟电路故障诊断的小波方法
摘要:从20世纪开始,模拟电路故障诊断的方法已经有许多种。
尽管对这些理论及方法都有不少的成就,但是因为模拟电路的输出与输入响应都以连续量出现,元器件因此也存在离散性。
模拟电路故障诊断自身所出现的问题加上模拟电路中出现的非线性原因等,都为故障诊断带来了阻碍,使其进展缓慢。
微电子技术的不断发展,迫切加快模拟电路故障诊断方法的研究。
在传统方法上,将小波与神经网络相结合,利用小波神经网络法对信号消噪以后,在进行小波变换,取出故障特征向量。
本文首先提出模拟电路故障诊断的小波方法,然后采用小波的新方法对故障进行诊断,最后通过实验证明此方法的可行性。
关键词:模拟电路故障诊断小波变换多小波神经网络
一直以来,模拟电路故障诊断方法在实际的运用中经常存在各种不同的问题,故障诊断方法与理论都不够完善。
目前随着微电子技术的发展使模拟电路故障诊断的研究更为迫切,为了满足技术的需求,怎样突破模拟电路故障诊断的传统方法,利用小波的方法来解决故障诊断中出现的各种问题。
小波神经网络因为小波与神经网络的结合,并拥有小波神经网络自学的能力与特有的性质。
多小波神经网络根据实际的情况,这其领域中得到广泛的应用。
1 小波的变换
小波的变换与傅里叶的变换其实都是属于一种积分的变换。
将小
波上展开的任意空间L2(R)中的函数f(t)的表达式为:
2 小波与神经网络的融合
神经网络在处理时,首先要利用小波和小波包分析将信号分解,放入独立的频带中,每个频带中的能量值都会形成向量,此向量会与故障的不同,而取用不一样的值,因此作为神经网络的输入特征向量。
但是,只要神经网络的输入特征向量确定后,如何选用神经网络与层单元数,以及层数等都要依照以往的经验来确定了。
这样一来采用试验的样本来训练神经网络,对权值进行调整。
建立有用的小波神经网络。
小波神经网络主要有多分辨率与正交基,以及区间与自适应的小波网络。
尺度函数小波函数与尺度函数所构成的神经元使小波分析与神经网络相融合。
当作激励函数或者是尺度函数的作用与感知器,也就是选取的sigmoid函数中的感知器大多都是相似的。
症状至故障空间的映射就是故障诊断的本质性特点,此映射的可以用函数来代替,同时其形成也可以根据函数的角度来说明。
3 故障诊断的小波神经网络方法
选取电路典型的测试点,取得电路故障的信息,并且对特征向量进行提取,小波神经网络的输入空间、识别,由特征向量元件的故障征兆用以故障的类型确定。
首先是提取特征向量和训练样本。
对所测的电路分析其敏捷性,
并找到测试的节点,典型的电路故障要进行小波消噪,提取特征向量的样本,并且将其输入小波神经网络中。
故障分析时,需要对电路采取Monte-Carlo分析,构成所发生的样本,作为训练样本和检验样本。
其次是小波神经网络结构的设计与训练。
再次对分类器的正确性采取样本检验。
最后进行诊断。
总而言之,小波神经网结合了小波分析中对函数的表达,以及对神经网络的学习能力,信号的收取则采用电路的测试节点,先对其消噪后进行小波的变换,然后提取特征向量分析后成为训练样本。
小波神经网络为小波的延伸,使小波神经网络可以分辨出小波变换所不能分辨及错误的故障,因此提高了对电路故障的分辨。
此小波对模拟电路故障诊断通过变换及小波与神经网络融合的分析,用小波神经网络方法故障诊断,其结果分析证明其速度快,并且可以完全诊断出模拟电路故障。
参考文献
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路故障诊断方法[J].微电子学与计算机,2007(7).
[2] 方敏,任子晖,刘薛萍.神经网络技术与小波分析相结合的故障诊断方法[J].制冷空调与电力机械,2006(6).
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