Application of artificial intelligence methods for fault detection in anologue electronic circuits

• Autorzy: Koszlaga J.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do wykrywania uszkodzeń w analogowych układach elektronicznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A method for knowledge discovery and diagnosis of analogue electronic circuits is discussed in the paper. The hybrid system that uses artificial neural networks optimised by means of genetic algorithm is employed for knowledge acquisition. Then, by using functional equivalence between the selected neural network topology and the fuzzy systems, the acquired knowledge is converted into a set of linguistic rules. The proposed system is designed for detecting and diagnosing catastrophic faults in analogue electronic circuits.

PL

W artykule zamieszczono zarys zagadnień poruszanych w pracy doktorskiej autora, które dotyczą wykorzystania metod sztucznej inteligencji do diagnostyki analogowych układów elektronicznych. Postawione w pracy cele osiągnięto przez zastosowanie autorskiego systemu odkrywania wiedzy. System ten jest oparty na równoważności funkcjonalnej określonego typu sztucznej sieci neuronowej z układami logiki rozmytej. Do optymalizacji struktury i parametrów zastosowanej sieci autor zaproponował nowe metody uczenia z wykorzystaniem algorytmu ewolucyjnego. Opracowany system pozwala na pozyskanie wiedzy dotyczącej diagnostyki analogowych układów elektronicznych w formie czytelnych reguł. Wiedza ta otrzymywana jest w sposób automatyczny na podstawie sygnałów pomiarowych badanego układu.

Słowa kluczowe

EN

artificial intelligence; fuzzy logic; knowledge acquisition; artificial neural network; electronic circuit

PL

sztuczna inteligencja; logika rozmyta; pozyskiwanie wiedzy; sieć neuronowa sztuczna; układ elektroniczny

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka
• Rocznik: 2006
• Tom: z. 109
• Strony: 41--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Koszlaga J.

• Technical University of Łódź, Institute of Electronics

Bibliografia

• [1] Hemink J.H., Meijer B.W., Kerkhoff H.G.: Testability Analysis of Analog Systems - IEEE Transactions on Computer-Aided Design, Vol. 9, No 6,1990, pp. 573-583.
• [2] Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W.: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. WNT, Warszawa 2002.
• [3] Bandler J.W., Salama A.E.: Fault diagnosis of analog circuits - Proceedings of the IEEE, Vol. 73, No 8, 1985, pp. 1279-1325.
• [4] Rutkowski J.: Słownikowe Metody Diagnostyczne Analogowych Układów Elektronicznych. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności. Warszawa 2003.
• [5] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. PWN, Warszawa 1997.
• [6] Koszlaga J., Strumiłło P.: Discovery of Linguistic Rules by Means of RBF Neural Network for Fault Detection in Electronic Circuits. - in Artificial Intelligence and Soft Computing - ICAISC 2004 (Eds. L. Rutkowski, J. Siekmann, R. Tadeusiewicz, L.A. Zadeh), Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 2004, pp. 223-228.
• [7] Catelani M., Fort A., Alippi C: A fuzzy approach for soft fault detection in analog circuits. - Measurement 32, 2002, pp. 73-83.
• [8] Alippi C, Catelani M., Fort A. and Mugnaini M.: SBT Soft Fault Diagnosis in Analog Electronic Circuits: A Sensitivity-Based Approach by Randomized Algorithms. - IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 51, No 5, 2002, pp. 1116-1125.
• [9] Koszlaga J., Strumiłło P.: Evolutionary Algorithm vs. Other Methods for Constructive Optimisation of RBF Network Kernels. - in Neural Networks and Soft Computing (Eds. L. Rutkowski, J. Kacprzyk), Physica Verlag, Heidelberg, 2003, pp. 212-217.
• [10] Tadeusiewicz R.: Architektury, algorytmy uczenia i projektowanie sieci. - Tom 6: Sieci neuronowe, (red. W. Duch, J. Korbicz, L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz), Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000, pp. 1-28.
• [11] Koszlaga J.: Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej RBF do wykrywania reguł decyzyjnych. - Praca magisterska, Wydział Elektrotechniki i Elektroniki, Politechnika Łódzka, 2000.
• [12] Koszlaga J., Strumiłło P.: Rule Extraction from Trained Radial Basis Function Neural Networks - Colloquia in Artificial Intelligence Łódź, Poland, October 2000, pp. 97-106.