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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-05-0804)

作品数:35 被引量:265H指数:10
相关作者:师奕兵张伟周龙甫唐静远王志刚更多>>
相关机构:电子科技大学解放军第452医院中海油田服务股份有限公司更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家高技术研究发展计划国家建设高水平大学公派研究生项目更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术石油与天然气工程天文地球更多>>

文献类型

  • 35篇中文期刊文章

领域

  • 20篇电子电信
  • 13篇自动化与计算...
  • 2篇石油与天然气...
  • 1篇天文地球
  • 1篇电气工程
  • 1篇理学

主题

  • 18篇电路
  • 17篇模拟电路
  • 14篇故障诊断
  • 9篇电路故障诊断
  • 7篇模拟电路故障
  • 7篇模拟电路故障...
  • 4篇支持向量
  • 4篇支持向量机
  • 4篇容差
  • 4篇软故障
  • 4篇上网
  • 4篇片上网络
  • 4篇网络
  • 4篇向量
  • 4篇向量机
  • 4篇非线性模拟电...
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇时间序列
  • 3篇群算法

机构

  • 35篇电子科技大学
  • 4篇解放军第45...
  • 2篇中海油田服务...
  • 1篇西南石油大学
  • 1篇西华大学

作者

  • 34篇师奕兵
  • 13篇张伟
  • 10篇周龙甫
  • 9篇唐静远
  • 7篇王志刚
  • 6篇赵建武
  • 5篇李焱骏
  • 4篇邓勇
  • 4篇王厚军
  • 4篇滕云龙
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  • 2篇张昊
  • 2篇李炎骏
  • 1篇叶芃
  • 1篇陈世杰
  • 1篇叶笠
  • 1篇田书林
  • 1篇郑植
  • 1篇康荣雷
  • 1篇纪四维

传媒

  • 10篇电子测量与仪...
  • 6篇仪器仪表学报
  • 5篇控制与决策
  • 3篇电子科技大学...
  • 2篇计算机辅助设...
  • 2篇测控技术
  • 1篇宇航学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇电工技术学报
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇信息与控制
  • 1篇微电子学

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 5篇2011
  • 8篇2010
  • 14篇2009
  • 6篇2008
35 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于SVDD和D-S理论的模拟电路故障诊断被引量:6
2008年
为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法。首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集。然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策。将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度。
唐静远师奕兵姜丁张伟
关键词:故障诊断模拟电路
基于子带分析的非线性电路故障诊断被引量:6
2011年
针对非线性模拟电路故障诊断中Volterra级数(Volterra核)计算复杂的难题,基于Volterra核的频谱子带分析,提出了利用将Volterra核进行子带分解以降低计算复杂度的方法。首先将激励信号分别输入正常电路和故障电路得到两种电路的输出,然后分别计算正常电路和故障电路的Volterra子带核,通过求解两种电路Volterra子带核的相关系数实现故障元件的特征提取。实验结果表明,该方法不仅能提高故障诊断效率,还能有效提取灾难型故障(硬故障)和参数型故障(软故障)的故障特征。
邓勇师奕兵张伟
关键词:非线性电路故障诊断VOLTERRA级数子带分解相关系数
基于模糊线性规划的模拟电路软故障诊断被引量:8
2009年
研究阐述了一种新的容差条件下基于模糊线性规划理论的模拟电路软故障诊断方法。通过灵敏度分析建立电路测试节点电压增量方程,确立各个元件的模糊隶属函数,从而建立起模拟电路故障诊断的模糊线性规划方程组。通过求解方程组来确定电路中各元件在一定故障情况下的最小变化量。在容差条件下,将方程组的解与各元件容差范围相比较来定位故障元件。从而,兼顾故障元件定位和故障元件参数偏移量确定。实验结果表明,该方法可以有效地实现模拟电路元件参数在一定容差范围内随机变化条件下的软故障诊断。
周龙甫师奕兵唐静远李焱骏
关键词:模拟电路故障诊断容差软故障模糊线性规划
基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断被引量:34
2008年
为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1~5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成支持向量机,实现对不同故障类型进行识别。将该方法应用于Sallen-Key带通和4运放双二次高通滤波电路进行故障诊断实验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和集成K-NN分类器有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。
唐静远师奕兵张伟
关键词:支持向量机集成ADABOOST算法模拟电路故障诊断
支持内嵌IP芯核测试的片上网络路由器技术研究被引量:3
2010年
微系统芯片测试中一个主要问题是对内嵌IP芯核的测试存取。对于基于片上网络的微系统芯片,可复用片上网络测试内嵌IP芯核,提出了支持内嵌IP芯核测试的片上网络路由器结构,分析讨论了测试模式下的无拥塞路由算法,片上网络路由器分析模型以及在片上网络平台上的测试存取链配置方法。使用VHDL硬件描述语言实现了在FPGA芯片中可综合的二维Mesh片上网络,建立了片上网络测试平台,可用于分析被测芯核的测试时间和路由/交换算法。最后,使用测试基准电路集ITC’02中的微系统芯片基准电路d695进行了实验验证。
赵建武师奕兵王志刚骆晖
关键词:片上网络路由器路由算法
非线性模拟电路故障诊断的小波领袖多重分形分析方法被引量:10
2010年
针对非线性模拟电路故障的复杂性和非线性,提出一种基于小波领袖多重分形分析和支持向量机的故障诊断方法.首先,采用小波领袖方法对从测试节点采集的信号进行多重分形分析,并将提取的多重分形谱特征构成特征集;然后将特征集输入支持向量机,利用支持向量机的分类功能对电路的模式状态作出决策;最后,视频放大器电路故障诊断实验验证了该方法的有效性.
唐静远师奕兵周龙甫张伟
关键词:非线性模拟电路故障诊断
模拟电路故障诊断的邻近支持向量机集成方法被引量:11
2010年
提出了基于非对称AdaBoost算法与邻近支持向量机的模拟电路集成故障诊断方法。该方法采用非对称AdaBoost解决邻近支持向量机处理多分类问题出现的数据不平衡问题,提高邻近支持向量机的分类准确率;利用高斯变异策略自适应选择核函数及正则化因子,提高集成邻近支持向量机的个体间差异性;最后获得分类精度高和泛化性能好的分类器。通过对模拟电路的故障诊断实验,验证了该方法的鲁棒性和可行性。诊断结果表明本文方法具有故障定位准确和泛化性好的特点。
唐静远师奕兵姜丁
关键词:故障诊断模拟电路
PSO算法粒子运动轨迹稳定收敛条件分析被引量:10
2009年
由于随机量的作用,粒子群优化算法(PSO)中粒子的位置迭代是一个非线性动态离散过程,单个粒子在随机量影响下的运动方程可转换为一个二阶变系数非齐次方程.为此,利用Lyapunov稳定定理对该方程的稳定性作了深入研究,分析得到了使粒子运动稳定收敛的惯性权重和随机参数取值条件.实验结果表明,按照所得到的条件选择参数取值,能使粒子运动轨迹快速稳定收敛.该结果有助于实际应用中PSO算法参数的选择和调整.
周龙甫师奕兵
关键词:粒子群优化算法稳定分析
基于改进的粒子群—小波神经网络的固井质量智能评价被引量:3
2010年
为了克服传统的相对幅度法在固井质量评价中识别率低下的缺点,提出了一种基于改进粒子群一小波神经网络的固井质量智能评价方法.首先在应用李亚普诺夫理论分析得到单个粒子收敛条件的基础上,提出一种粒子群改进算法,接着利用该算法来优化小波神经网络权值.应用Iris标准分类数据集对本文算法进行测试,结果表明该改进算法与BP-WNN、PSO-WNN等经典算法相比,网络不仅易于全局收敛,而且迭代次数、函数逼近误差、分类精度等性能特得到提高.最后用训练好的改进粒子群一小波神经网络对某实验井声波固井质量测井实测数据进行分类识别.结果分析表明,该方法极大提高了水泥胶结情况的识别能力,是一种高效、实用的固井质量评价方法.
张伟师奕兵周龙甫卢涛
关键词:固井质量评价粒子群算法小波神经网络
GPS载波相位周跳探测与修复方法研究被引量:2
2009年
分析了周跳发生的原因及其特性,提出了一种周跳探测与修复的新方法。首先对载波相位测量数据进行小波变换,根据小波系数的模极大值点的位置探测出发生周跳的历元;然后根据时间序列分析理论,建立了载波相位测量数据的组合预测模型,并根据模型预测周跳发生时刻的载波相位值,与实际测量值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用实测的相位数据,验证了方法的可行性与有效性。
滕云龙师奕兵
关键词:全球定位系统载波相位周跳时间序列
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