Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Journal of Electronic Testing
Erschienen in: Journal of Electronic Testing 4/2016

22.06.2016

The Faults Diagnostic Analysis for Analog Circuit Based on FA-TM-ELM

verfasst von: WenXin Yu, Yongbo Sui, Junnian Wang

Erschienen in: Journal of Electronic Testing | Ausgabe 4/2016

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Developing fault detection is very important for improving the equipment reliability and saving energy consumption. As compared with neural networks, extreme learning machine (ELM) is based on statistical learning theory, which has advantages of better classification ability and generalization performance. This paper presents a novel approach for fault detection and diagnosis based on Firefly-Chaos Algorithm and Extreme Learning Machine. The experiment result indicates this proposed method is effective for Analog Circuit fault detection and diagnosis and the model generalization ability is favorable.
Vorheriger Artikel An Efficient Contact Screening Method and its Application to High-Reliability Non-Volatile Memories
Nächster Artikel Fault Diagnosis in Highly Dependable Medical Wearable Systems

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
1.
Aminian M, Aminian F (2007) A modular fault-diagnostic system for analog electronic circuits using neural networks with wavelet transform as a preprocessor. IEEE Trans Instrum Meas 56(5):1546–1554
2.
Arul R, Velusami S, Ravi G (2013) Chaotic Firefly algorithm to solve economic load dispatch problems. In: Proc. IEEE international conference on green computing,communications and conservation of energy; pp. 458–64.
3.
Baykasoğlu A, Ozsoydan FB (2015) Adaptive firefly algorithm with chaos for mechanical design optimization problems. Appl Soft Comput 36:152–164CrossRef
4.
Fister I Jr et al. (2015) A review of chaos-based firefly algorithms: perspectives and research challenges. Appl Math Comput 252:155–165MathSciNetMATH
5.
Gandomi AH, Yang XS, Talathari S, Alavi AH (2013) Firefly algorithm with chaos. Commun Nonlinear Sci Numer Simul 18(1):89–98MathSciNetCrossRefMATH
6.
Guio-Ching-Liao (2006) Application of a Fuzzy Neural network combined with a chaotic Genetic algorithm and simulated annealing to short term load forecasting. IEEE Trans Evol Comput 10(3):330–340CrossRef
7.
Haiying Y, Guangju C, Yongle X Feature evaluation and extraction based on neural network in analog circuit fault diagnosis. J Syst Eng Electron 18(2):434–436
8.
He Y, Zhu W, Yantao Z, Meirong L (2010) An analog circuit diagnosis method based on particle swarm optimization algorithm[J]. Transactions of China Electrotechnical Society 06:163–171
9.
Liu H, Chen G, Song G, Liu H, Han T (2009) Analog circuit fault diagnosis using bagging ensemble method with cross-validation. Proc. International Conf. on Mechatronics and Automation, ICMA 2009, Changchun, pp 4430–4434
10.
Marin CV, Constantinescu F, Nitescu, M (2011) A dictionary approach to fault diagnosis of analog circuits. In: Proc. AFRICON, Livingstone, pp 1–5, 13–15 Sept 2011
11.
Metlicka M, Davendra D (2015) Chaos driven discrete artificial bee algorithm for location and assignment optimisation problems. Swarm and Evolutionary Computation 25:15–28CrossRef
12.
Ott E (2002) Chaos in dynamical systems. Cambridge University Press, UK, Cambridge
13.
Chen S, Zhao S, Wang C (2013) A new analog circuit fault diagnosis approach based on GA-SVM. In: Proc. IEEE TENCON Region 10 conference, pp 1–4, 22–25 Oct 2013
14.
Sindia S, Agrawal VD, Singh V (2012) Defect Level and Fault Coverage in Coefficient Based Analog Circuit Testing. J Electron Test 28(4):541–549.
15.
Xiao-Jian L, Yang G-H (2014) Fault Detection in Finite Frequency Domain for Takagi-Sugeno Fuzzy Systems With Sensor Faults. IEEE Transactions on Cybernetics 44(8):1446–1458
16.
Qin X, Han B, Cui L (2011) A kind integrated adaptive fuzzy neural network tolerance analog circuit fault diagnosis method. In: Proc. 2nd International Conf. on Computing, Control and Industrial Engineering (CCIE), pp 180–183, Aug 2011
17.
Yu S et al. (2015) A variable step size firefly algorithm for numerical optimization. Appl Math Comput 263:214–220MathSciNet
18.
Yunyan H, Minfang P, Chenglai T, Hu T (2012) Analog Circuit Fault Diagnosis Using Multi-wavelet Transform and SVM. In: Proc.International Conf. on Digital Manufacturing and Automation, pp 214–217
19.
Zhang A, Chen C (2014) Fault diagnosis based semi-supervised global LSSVM for analog circuit. In: Proc. International Conf. on Mechatronics and Control (ICMC), pp 744–748
Metadaten
Titel
The Faults Diagnostic Analysis for Analog Circuit Based on FA-TM-ELM
verfasst von
WenXin Yu
Yongbo Sui
Junnian Wang
Publikationsdatum
22.06.2016
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Electronic Testing / Ausgabe 4/2016
Print ISSN: 0923-8174
Elektronische ISSN: 1573-0727
DOI
https://doi.org/10.1007/s10836-016-5597-x

Weitere Artikel der Ausgabe 4/2016

Journal of Electronic Testing 4/2016 Zur Ausgabe

OriginalPaper

Fault Diagnosis in Highly Dependable Medical Wearable Systems

OriginalPaper

A Jitter Injection Signal Generation and Extraction System for Embedded Test of High-Speed Data I/O

OriginalPaper

A New Approach for Modeling Inconsistencies in Digital-Assisted Analog Design

OriginalPaper

A Wideband Digital-to-Frequency Converter with Built-In Mechanism for Self-Interference Mitigation

OriginalPaper

A 65nm CMOS Ramp Generator Design and its Application Towards a BIST Implementation of the Reduced-Code Static Linearity Test Technique for Pipeline ADCs

EditorialNotes

Guest Editorial: Analog, Mixed-Signal and RF Testing

Neuer Inhalt

    Bildnachweise