基于云模型理論的模擬電路故障分類診斷的研究.pdf

1、隨著集成電路的規(guī)模增加，電路的故障診斷自上世紀60年代以來一直成為研究者關注的熱門話題之一。本文主要圍繞模擬電路故障特征提取與選擇、故障分類診斷及可測性設計之測點選擇等研究內容展開。涉及基于云的故障樣本的產生方法、模擬電路軟故障概念診斷、基于云模糊組的故障字典測點選擇方法等理論和實際問題的研究。
　　本文的主要研究工作及成果包括：
　　(1)提出基于云的故障樣本的產生方法。
　　針對模擬電子電路故障分類中故障特征提取問

2、題和故障樣本的樣本分布特點，本文提出了兩種基于云模型的模擬電路故障樣本的產生方法，即故障云特征值樣本和故障云模擬樣本。故障云特征值樣本的產生方法利用云模型的統(tǒng)計特性以原始故障樣本對應的云特征值作為訓練和測試樣本，可以起到過濾噪聲、避免樣本與測試數據之間的誤差問題。而故障云模擬樣本的產生方法是以原始故障樣本對應的云特征值，利用正向云算法重新構造一定數量的新樣本，適用于訓練樣本數目較少或在特定情況下難以獲得仿真樣本的情況。將產生的兩種樣本設

3、計神經網絡的結構并進行訓練、分析，實現故障診斷。實驗表明，上述兩種故障樣本的產生方法在模擬電路測試與故障診斷中取得了較好的效果。
　　(2)提出基于云模型理論定性概念表示的軟故障概念診斷模型。
　　針對模擬電路故障診斷方法中不能對軟故障對應的故障狀態(tài)完整表述的問題，本文提出了一種基于云模型理論定性概念表示的故障概念診斷模型。該診斷模型采用云變換方法對多個測點電壓區(qū)間進行概念軟劃分表示，生成由云模型特征值表示的測點電壓原子概念

4、，并將其提升至便于理解的測點電壓定性概念，生成與故障元件參數范圍關聯(lián)且基于多個測點電壓定性概念組合的故障類別概念表，最后依據此表完成基于概念形式化表示的故障狀態(tài)的完整描述及模擬電路軟故障的分類與診斷。
　　(3)提出基于云模糊組的模擬電路故障字典測點選擇方法。
　　在基于故障字典技術的測點選擇方法中，針對在構建整數編碼故障字典過程中模糊組的劃分規(guī)則“硬劃分”的問題，本文利用云變換、相似云等云模型理論，提出基于云模糊組的整數編