Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: analog circuits fault diagnosis

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Construction of an Expert System Based on Fuzzy Logic for Diagnosis of Analog Electronic Circuits

Grzechca D. E.

International Journal of Electronics and Telecommunications

2015

Vol. 61, No. 1

77-82

The paper presents construction of the fuzzy logic system to analog circuits parametric fault diagnosis. The classical dictionary construction is replaced by fuzzy rule system. The first part refers to analog fault diagnosis, its techniques, approaches and goals. It clarifies common strategy and define differences between detecting, locating and identifying a fault in analog electronic circuit. The second part is focused on a creation of fuzzy rule expert system with use of sensitivity functions and known circuit topology. To detect, locate and identify a faulty element in a circuit the sensitivity matrix is used. The advantage of the method is its utilization in all, AC, DC and time domain. The fuzzy system, like the classical fault dictionary, can detect and locate single catastrophic faults and, on the contrary to the classical one, it also detects and locates parametric faults. Moreover, it allows identification of these faults, such that sign of the faulty parameter deviation is designated. The method has deterministic character as well as it can be applied on the verification and production stage.

Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych µBIST

Kowalewski M., Zielonko R.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2011

Vol. 52, nr 9

144-147

Przedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym kształtom nowych funkcji bazowych, możliwe jest lepsze dopasowanie neuronów do krzywych identyfikacyjnych i zmniejszenie ich liczby w stosunku do znanych i stosowanych w diagnostyce sieci z jednocentrowymi Radialnymi (RB) lub Elipsoidalnymi (EB) funkcjami Bazowymi. W artykule przedstawiono konstrukcje funkcji DRB i DEB, strukturę klasyfikatora neuronowego oraz zabiegi optymalizacyjne mające na celu zmniejszenie złożoności obliczeniowej i dostosowanie do implementacji w testerze wbudowanym typu µBIST sterowanym mikrokontrolerem.

The aim of the article are new, useful in Built-In Self-Testers, specialized neural networks for the localization of parametric faults of analog electronic circuits, more robust against the fault-masking effect of non-faulty element tolerances. New neural networks were worked out in two different variants: with Two-Center Radial Basis functions (TCRB) and Two-Center Elipsoidal Basis functions (TCEB). Thanks to elongated shapes. the new basis functions allow a better fit of neurons to identification curves and a decrease of the number of neurons in the hidden layer with relation to the radial neural network with one-center Radial (RB) or Elipsoidal (EB) Basis functions, which are well known and applied in diagnosis. The article presents constructions of TCRB and TCEB functions, an architecture of a neural classifier and optimisation methods performed in order to minimize classifiers's computational complexity and to implement the specialized neural network in embedded tester of type µBIST controlled with microcontroller.