[发明专利]基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种模拟电路诊断方法，特别涉及一种基于异类信息融合的模 拟电路故障诊断方法。

背景技术

模拟电路故障诊断研究经过四十多年的发展，已取得了很大的进步，但随 着电路复杂程度的不断提高和集成度的不断加强，实际测试中很难找到足够数 目的可及节点，特别是大规模复杂电路中可测节点更少，实际电路的拓扑结构 很不理想，电路的拓扑结构与可测点等制约了电路诊断方法的适用性，电路元 件的广泛非线性与具容差及其故障现象的多样性等使得现有诊断方法难以解决 实际电路的诊断问题。

信息融合技术的应用为解决模拟电路故障诊断中的诸多难题提供了可能， 但这项研究还处于起步阶段，要获得突破性的进展最终形成成熟的应用技术， 还可能需要更具创新性的研究或大量细致的完善工作。证据融合理论的一个基 本策略就是将证据集合划分成多个不相关的部分，并利用他们分别对辨识框架 进行判断，然后用D-S规则把其进行融合起来。简单的说就是通过各组来自不 同信息源或者传感器获得的对同一目标事件的判断，经过证据融合决策出最接 近真相，且最合理的判断结果。虽然这一理论获得了广泛的应用，特别是在模 式识别，目标识别等方面发挥了重要的作用，但应用其进行故障诊断依然存在 着诸多问题：1.由于此方法鲁棒性较低，往往单个证据体值的微小变化将引起 组合结果产生急剧变化；2.对于冲突证据值的融合往往与直觉和事实相违背， 明显不合情理；3.当一条证据与多条证据完全不一致时，组合后出现一票否决。 特别对于大规模电路系统的诊断，由于传感器，电路本身复杂程度和其他因素 的影响，获取理想准确的证据体本身就不太现实。

发明内容

为了解决现有模拟电路故障诊断存在的上述技术问题，本发明提供一种准 确度高的基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法。

本发明解决上述技术问题的技术方法包括以下步骤：

一种基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：

1)利用温度传感器测量待诊断电路元件的温度变化值；

2)求取各个元件工作温度变化值的最优门阀值，其步骤如下：

a1)根据传感器获取的元件温度变化值信息利用迭代公式计算门阀值；

a2)利用获得的门阀值分割和处理各元件工作温度变化值，通过分割处理后 获得的温度变化值信息计算最佳离散度并计算元素个数，当满足所规定的元素 个数原则和最佳离散度时终止计算；

a3)若不满足要求则进行下一步迭代计算，重复上述步骤a2)和a3)，直到获 得满足条件的最佳门阀值为止，从而获得最优门阀值；

3)利用获得的最优门阀值过滤元件温度变化值，当某元件工作温度变化值 大于最优门阀值时则将其归入故障域Φ中，否则滤除此温度变化值信息；

4)将故障域Φ的温度变化值输入到温度隶属度模型中，利用隶属度函数计 算获得各元件工作温度变化值的故障隶属度值，将其作为温度证据值；

5)对待诊断电路施加激励信号，测量可测点电压；

6)将可测点电压输入BP神经网络进行初级诊断，获得可测点电压的证据 值，并将其作为电压证据值；

7)利用异类信息融合系统对上述温度证据值与电压证据值进行融合，确定 故障元件，其步骤为：

a、计算温度证据值与电压证据值的证据冲突向量，将证据冲突向量归一化 并求熵值，再求倒数获得关联权重系数；

b、将温度证据值、电压证据值分别与理想故障输出向量进行比较，计算两 者的似真相似度；

c、根据各组似真相似度利用遗传算法寻找满足相似度最大的各组先验权重 系数；

d、根据先验权重系数和关联权重系数计算出统一权重分配系数，统一权重 系数计算公式为