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公开(公告)号：CN110244216B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910583230.8
申请日：2019-07-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型优化PNN的模拟电路故障诊断方法，通过构建CM‑PNN模型进行故障诊断，包括如下步骤：提取电路故障特征，获得特征样本；将特征样本分训练样本和测试样本，注意训练样本数目必须足够多，且远远大于测试样本数目，否则建立的正态云模型将无法正确反映样本分布；利用训练样本进行峰值云变换以建立多维正态云模型，将其作为模式神经元；确定模式层与求和层之间的连接权重；将测试样本输入到优化后的概率神经网络中进行加权求和；故障类别判别输出，输出结果判定为输出最大的故障类别。该方法优化了PNN的中心，带宽和连接权重，简化了PNN的训练过程，并可以确定隐含层神经元数目。
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公开(公告)号：CN110244216A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910583230.8
申请日：2019-07-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云模型优化PNN的模拟电路故障诊断方法，通过构建CM-PNN模型进行故障诊断，包括如下步骤：提取电路故障特征，获得特征样本；将特征样本分训练样本和测试样本，注意训练样本数目必须足够多，且远远大于测试样本数目，否则建立的正态云模型将无法正确反映样本分布；利用训练样本进行峰值云变换以建立多维正态云模型，将其作为模式神经元；确定模式层与求和层之间的连接权重；将测试样本输入到优化后的概率神经网络中进行加权求和；故障类别判别输出，输出结果判定为输出最大的故障类别。该方法优化了PNN的中心，带宽和连接权重，简化了PNN的训练过程，并可以确定隐含层神经元数目。
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公开(公告)号：CN108828437A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810682576.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于云关联系数矩阵的模拟电路故障特征提取方法，包括以下步骤：依据云模型求解故障模式的云数字特征、求特征向量的隶属度矩阵、求综合隶属度矩阵的最值、求云关联系数和云关联度，最后将云关联度进行排序，提取故障特征向量对应云关联度较大的高频序列，以及云关联度较小的低频序列，随机选取关联度差异性较大的云关联系数作为电路的故障特征向量，从而完成被测模拟电路的故障特征提取。本发明采用了云模型能够处理电路容差性和元件边界存在模糊性的能力，因此在进行故障诊断时，使得故障模式的分辨率高，诊断性能好，能够准确的对故障元件进行定位，从而提高了电路的诊断性能和效率。
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公开(公告)号：CN103487747B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310462371.7
申请日：2013-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 本发明公开了一种符合边界扫描标准的扫描子链型测试结构，包括矢量配置模块、响应聚合模块，矢量配置模块将测试信号重新配置成多条并行的边界扫描子链与响应聚合模块连接，矢量配置模块的各条数据输出端与各边界扫描子链的数据输入端连接，各边界扫描子链的数据输出端与响应聚合模块的数据输入端连接，响应聚合模块的输出端输出的测试响应与边界扫描测试控制器的TDI端口连接。本发明同时公布了符合边界扫描标准的扫描子链型测试方法，以及扫描子链型测试结构及测试方法在诊断被测电路板故障中的应用。本发明既能满足标准又能满足扫描子链测试结构的需要，减少了边界扫描测试移位过程中的位通过率，进而降低了边界扫描测试的功耗。
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公开(公告)号：CN118051761A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410256632.8
申请日：2024-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/316 , G06F17/16 , G06F17/14 , G06F17/11 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵模型参数辨识的模拟电路故障诊断方法，本方法依据电路输出响应矩阵特征随器件参数变化而变化的规律建立模拟电路故障诊断模型。在矩阵模型及其诊断方法上：矩阵构造环节采用Laplace算子降维，保留高维故障特征的同时降低矩阵阶数；在参数辨识环节，综合迹和谱半径在对应拟合方程中的解作为最后的辨识误差。本方法应用于Sallen_Key带通滤波器电路和跳蛙低通滤波器电路，可实现参数辨识，误差控制在1%内；故障诊断率达100%。本发明实现故障诊断、定位、参数辨识一体化且定位精度高、参数辨识误差小，适用于电路系统剩余寿命估计、元件失效机理分析等要求高精度参数辨识的场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108828436B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810682201.2
申请日：2018-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌云自适应萤火虫算法的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：对被测电路施加一定的测试激励，在电路的可测节点处采集待测电路的输出响应信号；对输出响应信号使用小波融合方法提取电路故障特征集；将故障特征集使用混沌云自适应萤火虫算法优化最小二乘支持向量机(CCAFA‑LSSVM)进行故障诊断，以便实现电路故障的分类和定位操作。本发明采用了云模型能够处理事物模糊性和随机性的能力，对萤火虫算法进行了相应地改进，使得萤火虫算法具有良好的泛化能力和较强的鲁棒性。因此在进行故障诊断时，使得故障模式的分辨率高，诊断性能好，能够准确的对故障元件进行定位，从而提高了被测模拟电路的诊断性能和效率。
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公开(公告)号：CN108828437B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810682576.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于云关联系数矩阵的模拟电路故障特征提取方法，包括以下步骤：依据云模型求解故障模式的云数字特征、求特征向量的隶属度矩阵、求综合隶属度矩阵的最值、求云关联系数和云关联度，最后将云关联度进行排序，提取故障特征向量对应云关联度较大的高频序列，以及云关联度较小的低频序列，随机选取关联度差异性较大的云关联系数作为电路的故障特征向量，从而完成被测模拟电路的故障特征提取。本发明采用了云模型能够处理电路容差性和元件边界存在模糊性的能力，因此在进行故障诊断时，使得故障模式的分辨率高，诊断性能好，能够准确的对故障元件进行定位，从而提高了电路的诊断性能和效率。
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公开(公告)号：CN103310852B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201310174317.2
申请日：2013-05-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G11C29/56
Abstract: 本发明公开了一种基于IEEE 1500且兼容嵌入式SRAM和ROM存储器测试的测试结构及测试方法，该测试结构结合了嵌入式核测试标准IEEE 1500和内建自测试（BIST）的方法，该测试结构支持对多个不同种类的嵌入式SRAM和ROM进行内建自测试。该结构由嵌入式SRAM和ROM的测试壳封装与MBIST控制器两部分构成。测试封装壳解决了嵌入式SRAM和ROM的测试访问、测试隔离和测试的控制问题。MBIST控制器根据测试算法生成SRAM测试所需的测试激励数据、控制封装壳Wrapper、进行响应分析、输出测试结果，通过MISR来完成对ROM中数据的数据压缩操作。应用该测试结构及测试方法，能够检测出嵌入式SRAM和ROM存储器存在故障，有利于嵌入式SRAM和ROM存储器的测试复用，可以有效的提高SoC的集成效率，同时减少MBIST系统的硬件消耗。
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公开(公告)号：CN119939419A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411995909.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/2131 , G06N20/20 , G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于小波散射与集成学习的模拟电路故障诊断方法，以解决模拟电路故障响应混叠导致故障诊断困难的问题。首先通过小波散射变换将电路响应划分为多个频带子集，并利用Fisher判别分析增强子集故障特征；其次将每个频带子集分别送入Bagging集成下不同的极限学习机，频带子集中每种故障模式的分类准确率作为该极限学习机的类别权重，然后将各极限学习机的输出值进行加权得到融合后的输出结果，依此确定故障类别；最后通过两个实例电路进行仿真，仿真结果中诊断准确率为100%，表明本方法具有可行性和有效性，可以实现故障的分类与定位。
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公开(公告)号：CN103487747A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310462371.7
申请日：2013-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 本发明公开了一种符合边界扫描标准的扫描子链型测试结构，包括矢量配置模块、响应聚合模块，矢量配置模块将测试信号重新配置成多条并行的边界扫描子链与响应聚合模块连接，矢量配置模块的各条数据输出端与各边界扫描子链的数据输入端连接，各边界扫描子链的数据输出端与响应聚合模块的数据输入端连接，响应聚合模块的输出端输出的测试响应与边界扫描测试控制器的TDI端口连接。本发明同时公布了符合边界扫描标准的扫描子链型测试方法，以及扫描子链型测试结构及测试方法在诊断被测电路板故障中的应用。本发明既能满足标准又能满足扫描子链测试结构的需要，减少了边界扫描测试移位过程中的位通过率，进而降低了边界扫描测试的功耗。
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