[发明专利]一种基于改进的模拟电路故障诊断方法有效
| 申请号： | 201510255739.1 | 申请日： | 2015-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN104849650B | 公开（公告）日： | 2018-03-02 |
| 发明（设计）人： | 毛万标;柴毅;张可;熊英志;张迅捷;王一鸣 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;中国人民解放军63790部队 |
| 主分类号： | G01R31/316 | 分类号： | G01R31/316 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 一种基于改进的模拟电路故障诊断方法，从两个方面对传统技术进行改进1、对于DAGSVM方法的改进，将类间间距最大的SVM作为DAGSVM最上层节点，若根节点分类结果为i类，则选择与i类类间距离最大的SVM作为此层子节点，若根节点分类结果为j类，则选择与j类类间距离最大的SVM作为此层子节点；若分类结果既不属于i类也不属于j类，则排除这两类，在剩下的类中选择类间距离Dij最大的两类SVM作为此层节点继续上面两步骤，直到得到诊断结果。这样做能有效避免高层节点诊断错误，导致最终结果的错误的情况。2、为提高每个子节点的诊断准确率，对每个子SVM使用粒子群算法(PSO)进行参数优化，提高每个节点的SVM诊断准确率，以提高整个DAGSVM的诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 模拟 电路 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进的模拟电路故障诊断方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一：信号采集，从模拟电路的特定节点中采集信号；步骤二：故障特征提取，将采集到的信号进行小波包分解和归一化处理，得到故障特征；步骤三：将这些故障特征分别用于子节点PSOSVM进行训练，并计算类间距离；步骤四：将DAGSVM中的子节点处的SVM用PSOSVM替换，并通过类间距离从上往下依次决定各子节点；在步骤三种所述PSOSVM方法，具体步骤如下：41：故障特征作为训练数据输入，并随机生成初始粒子和初始参数；42：建立SVM模型，将SVM的准确率作为粒子的适应度，若此适应度优于粒子的最优适应度，此时的位置向量存储为粒子的位置向量，若粒子的适应度优于全局最优适应度，则位置向量存储为全局最优；43：重复以上步骤直到满足最终准则或者达到了设定的最大迭代步数，得到优化的参数：惩罚参数C和核函数参数γ。
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- 本发明涉及模拟集成电路早期软故障诊断技术领域，提供一种基于HMM的模拟集成电路早期软故障诊断方法及系统，以解决现有技术中的诊断模型诊断精度不高的问题，该方法包括故障电路仿真；隐马尔科夫模型选择及训练；故障诊断。本发明提出的技术方案具有明显优于文献1的诊断方法和SVM诊断方法的诊断精度。
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- 袁莉芬;吴磊;何怡刚;孙业胜;张朝龙;龙英;程珍;袁志杰;赵德勤 - 合肥工业大学
- 2015-08-07 - 2017-08-25 - G01R31/316
- 一种单测量节点模拟电路故障诊断方法，包括如下实施步骤（1）获取各故障模式下的先验样本数据向量；（2）计算各故障模式下的先验样本向量的统计平均值；（3）信号的haar正交小波滤波器组分解；（4）先验样本故障模式特征因子提取；（5）待测故障模式特征因子提取；（6）计算待测故障模式特征因子与先验样本故障模式特征因子之间的互相关系数矩阵、相关程度衡量参数（7）比较相关程度衡量参数，按最大相关原则判断故障模式。本发明能在不丢失原始测量信息的前提下，把单路信号转化为多路信号,提取故障模式独立性特征因子，使其具有反映不同故障模式下电路结构的变化情况，再研究相关的模式判决规则，完成电路故障模式的成功归类。
- 一种模拟电路模糊组识别方法-201410336727.7
- 杨成林;田书林;刘震;龙兵;周秀云 - 电子科技大学
- 2014-07-16 - 2017-05-17 - G01R31/316
- 本发明公开了一种模拟电路模糊组识别方法，通过理论推导出模拟电路元件故障电压所具有的一般特性实部虚部满足圆方程，根据该特性提出模糊组识别方法对于各个故障源，先进行无故障仿真得到测点的无故障电压值，再在两个故障条件下进行仿真得到两个故障电压值，根据三个电压值求解圆方程组得到圆特征参数，比较每个故障源对应的圆特征参数，将三个参数均相同的故障源归为一个模糊组。本发明无需传输函数，其实现方法简单，并模糊组识别结果与测试方法无关，精度与传输函数和符号分析法相同。
- 基于随机正弦信号测试和HMM的模拟电路故障诊断方法-201510062994.4
- 罗慧;卢伟;蹇兴亮;郭海燕 - 南京农业大学
- 2015-02-06 - 2017-04-19 - G01R31/316
- 本发明公开了一种基于随机正弦信号测试和HMM的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤A.采用随机正弦信号激励待测模拟电路，其中随机正弦信号的幅值、相位和频率是满足高斯分布的随机变量。B.采集待测模拟电路的输出数据样本，提取数据样本的时域特征和谱特征构成特征分量。C.将每类特征分量分别输入一个随机时间序列的隐马尔科夫模型诊断系统，采用ECOC纠错输出编码方法，对多个诊断结果进行融合，实现故障的诊断。该方法将随机正弦信号作为模拟电路的测试激励，可增加输出样本的频率分量，降低模糊故障组的重叠性，结合隐马尔科夫模型的时间序列分析方法，可提高模拟电路模糊故障的诊断精度。
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