基于智能信息融合的模擬電路故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、模擬電路故障診斷自20世紀(jì)60年代以來，一直是電路與系統(tǒng)領(lǐng)域的研究重點，取得了不少有價值的理論成果，但總的來說發(fā)展比較緩慢。由于模擬電路元件的非線性及故障的多樣性使得診斷問題及其復(fù)雜，現(xiàn)有的理論和方法與實際應(yīng)用上有一定距離。信息融合技術(shù)是信息處理的有力工具，為解決模擬電路故障診斷中遇到的諸多難題提供了理論支撐。隨著模擬電路朝著多功能和大規(guī)?；陌l(fā)展，對其自動測試和診斷的需求也日益迫切。為此，本文以探索基于智能信息融合的模擬電路故障診斷方

2、法作為核心，研究模擬電路多源信息提取和決策層融合的智能診斷方法。
　　 針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)果難以確定等缺陷，本文通過介紹三種改進算法，并通過實際測試表明：以BFGS算法為代表的擬牛頓BP網(wǎng)絡(luò)算法在處理小規(guī)模電路時既快速又準(zhǔn)確，并對軟故障有較高的識別率；彈性BP網(wǎng)絡(luò)算法(RPROP)則對于大規(guī)模電路具有良好的效果。針對模擬電路故障診斷中所采集信息單一化的問題，本文提出了采集在三種不同激勵電

3、壓下的電壓和電流信息的解決方案。對于電流信息提取難的問題，本文采用通過分析電路特性，借助測試節(jié)點周圍電路電壓來計算節(jié)點電流的方法。針對信息融合進行了詳細(xì)闡述，介紹了融合診斷的經(jīng)典模型與算法。提出使用D-S證據(jù)理論進行決策層融合的方案。
　　 最后以BFGS-BP網(wǎng)絡(luò)，多信息融合診斷算法和D-S證據(jù)理論為核心，以模擬電路故障診斷為應(yīng)用背景，設(shè)計實現(xiàn)了一個故障診斷系統(tǒng)。將采集到的各激勵下的電壓，和間接得到的電流信息，進行預(yù)處理后輸入