诊断方程造句

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故障模型的系统级故障诊断方程解决
然而,一阶灵敏度故障诊断方法是基于一阶灵敏度,所以故障诊断方程解的精度受到影响。
首先讨论了基本遗传算法及其改进算法,结合故障诊断方程的特点,提出了基于ga算法的故障诊断方程求解方法。
有必要在此基础上,将神经网络及遗传算法方面最新研究成果应用到故障诊断方程的求解,避免复杂的计算和耗时而影响故障诊断的实际应用。
本文对二阶灵敏度故障诊断方程进行了详尽的误差分析,同时在详细阐述了故障诊断应用中的遗传算法操作要点后,使用改进遗传算法来选择优化的测试频率。
在模拟电路灵敏度分析及其相关理论基础上,本文尝试采用灵敏度矩阵分析方法来改善一阶灵敏度故障诊断方程解的可预测性和可控性。
利用接地网拓扑结构图及接地网引下线间的电阻测量值,建立腐蚀诊断方程,通过求解诊断方程,计算出接地网支路电阻值变化量,采用模糊诊断方法判断出接地网导体腐蚀的情况。
在此理论基础上,本文从以下两个方面进行尝试:首先,一阶灵敏度故障诊断方法存在这样一个问题,即测试频率的选择不能直观地对故障诊断方程解的存在性进行预分析。
仿真实验表明:在不考虑正常元件容差和考虑部分正常元件容差两种情况下,和一阶灵敏度故障诊断方法相比较,二阶灵敏度故障诊断方法的精度得到了显著的改善,并且改进遗传算法的引入能使故障诊断方程的求解精度获得进一步的提高。
随后着重研究了bp神经网络与hopfield神经网络模型,并利用其故障诊断机理及特性提出了两种解故障诊断方程组的神经网络方法,其稳定性、收敛性和可行性都能够得到严格的证明,最后给出了模拟算法步骤及诊断实例,实验结果表明该方法对容差模拟电路的故障诊断有很好的改进。
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尽管采用了相似于一阶灵敏度故障诊断方法的基本思想和灵敏度矩阵分析方法,但是由于二阶灵敏度故障诊断方程比一阶灵敏度故障诊断方程具有更高的精度,因此引入二阶灵敏度是必要的。
本文的研究重点在于具有容差模拟电路故障诊断的参数识别方法,探索解决模拟电路故障诊断问题的新途径,介绍了由电路结构来提取故障诊断方程的多频支路和多频节点方法,由于故障诊断方程一般情况下是非线性的,因此,传统的非线性方程求解方法存在精度不高,计算困难的缺点。