基于多特征模型模擬電路故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著電子技術(shù)的快速發(fā)展，在電子設(shè)備功能日益完善的同時(shí)，其結(jié)構(gòu)也日趨復(fù)雜，使得電子系統(tǒng)對(duì)自身的可靠性要求越來(lái)越高。電子系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)是通過(guò)充分利用系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前狀態(tài)，通過(guò)算法處理，從而提前估計(jì)出系統(tǒng)未來(lái)狀態(tài)的變化趨勢(shì)，為視情維修提供依據(jù)，有效降低系統(tǒng)故障概率，提高系統(tǒng)可靠性，降低保障費(fèi)用。故障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵在于如何提取合適的故障特征參數(shù)，并設(shè)計(jì)出性能良好的狀態(tài)評(píng)估算法與故障預(yù)測(cè)算法。鑒于以上原因，本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
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2、）模擬電路多特征提取。針對(duì)當(dāng)前模擬電路功能結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，故障形式多樣化等特點(diǎn)，本文選擇進(jìn)行多特征提取，從而盡可能準(zhǔn)確的表征出被測(cè)電路的健康狀態(tài)。首先介紹了常見(jiàn)故障特征的提取，并重點(diǎn)討論了小波特征與統(tǒng)計(jì)特征的提取方法，并針對(duì)射頻模擬電路的特殊性分析了以S參數(shù)作為其故障特征的提取方法。
　?。?）模擬電路健康狀態(tài)評(píng)估。雖然可以用單一故障特征參數(shù)來(lái)表征系統(tǒng)健康狀態(tài)，但各個(gè)特征參數(shù)變化趨勢(shì)不盡相同甚至相反，因此不能直觀準(zhǔn)確的反應(yīng)出系統(tǒng)狀態(tài)

3、變化情況。為此，本文給出了一種基于主成分分析法改進(jìn)的馬氏距離來(lái)構(gòu)造故障指示器值的信息融合方法，從而提高了故障指示器對(duì)早期故障與微弱故障的識(shí)別能力。
　?。?）故障預(yù)測(cè)方法研究。本文詳細(xì)介紹了極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型與卡爾曼預(yù)測(cè)模型的理論基礎(chǔ)與其優(yōu)缺點(diǎn)，并針對(duì)兩種預(yù)測(cè)模型的缺點(diǎn)分別提出了改進(jìn)方法。其中對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的輸入權(quán)值矩陣與隱含層節(jié)點(diǎn)偏差提出了以差分進(jìn)化算法進(jìn)行優(yōu)選，從而改善了傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)模型隨機(jī)給定權(quán)值矩陣與節(jié)點(diǎn)偏差導(dǎo)致泛化能

4、力不足的問(wèn)題；對(duì)卡爾曼濾波預(yù)測(cè)模型采用了基于AR模型建立狀態(tài)空間方程，并采用粒子群算法的對(duì)模型的階數(shù)進(jìn)行了優(yōu)選。并結(jié)合實(shí)際電路，驗(yàn)證了預(yù)測(cè)模型的有效性。
　　（4）故障預(yù)測(cè)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。結(jié)合理論研究，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套開(kāi)放式的故障預(yù)測(cè)軟件，該軟件集成了數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、故障特征提取、狀態(tài)評(píng)估、故障預(yù)測(cè)以及人機(jī)交互界面等功能模塊。該軟件允許用戶(hù)根據(jù)實(shí)際需要對(duì)軟件中的關(guān)鍵算法模型進(jìn)行在線(xiàn)升級(jí)與動(dòng)態(tài)更新，在滿(mǎn)足實(shí)際需求的同時(shí)也便于將未來(lái)