[发明专利]基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

摘要

本发明公开了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：测量待诊断电路元件的温度变化值；求取各个元件工作温度变化值的最优门阀值；将大于最优门阀值的元件温度变化值归入故障域Φ中，利用温度隶属度模型计算获得各元件温度证据值；对待诊断电路施加激励信号，测量可测点电压；将可测点电压信息输入BP神经网络进行初级诊断，获得可测点电压证据值；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：求取关联权重系数、先验权重系数与统一权重系数，再对上述两类证据值进行调整并进行D-S融合，确定故障元件。本发明解决了模拟电路故障诊断中特征信息缺乏以及异质信息不相容等所致的误判问题，提高了故障诊断准确度。

主权项

1、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；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。