[发明专利]一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)创建故障模型：

2)根据故障模型编写故障字典；

3)构建模糊分类器；

首先定义输入隶属函数和输出隶属函数，使用IF-THEN规则连接输入隶属函数和输出隶属函数；然后构建解模糊器，解模糊器将输出隶属函数的模糊输出转为清晰输出，并根据清晰输出确定元件的估计值；

4)根据步骤3)得到的估计值结合故障字典，确认故障类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，步骤1)中创建故障模型的具体方法如下：

根据待诊断的模拟电路，建立电路故障与元件之间的关系，确定电路故障时元件值的变化范围，在该范围内创建多个故障模型，同时设定电路正常运行时元件值的标称公差极限。

3.根据权利要求2所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，所述电路故障包括单一故障和双重故障。

4.根据权利要求3所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，步骤2)中编写故障字典的方法如下：

首先，根据步骤1中创建的故障模型，在对应的元件值参数下对模拟电路进行频域分析，获取模拟电路的频率响应；

然后，提取频率响应结果中的峰值增益、峰值增益频率和峰值增益频率的相位；

最后，建立峰值增益、峰值增益频率和峰值增益频率的相位与故障模型的对应关系，完成故障字典的编写。

5.根据权利要求4所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，编写故障字典时，使用单一故障和双重故障的所有故障模型，并记录每个单一故障和双重故障特征参数，使故障字典涵盖所有的故障模型及其对应的特征参数。

6.根据权利要求4所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，将三角形的隶属函数作为输入隶属函数，基于峰值增益、峰值增益频率和峰值增益频率的相位定义隶属函数的三个输入。

7.根据权利要求6所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，采用高斯分布作为输出隶属函数。

8.根据权利要求6所述的一种基于模糊分类器的模拟电路故障诊断方法，其特征在于，采用重心法作为解模糊方法，计算公式如下：

其中，y为一系列模糊值，B(y_i)为取得模糊值的概率，N为模糊输出的个数，y^*为模糊输出的重心。