基于經(jīng)驗小波變換的模擬電路健康預測方法研究.pdf

1、隨著電子技術的快速發(fā)展，模擬電路結構日趨復雜，電路故障發(fā)生率越來越高。由于模擬電路在運行過程中，其故障表現(xiàn)為非線性和不確定性，一般故障特征提取方法很難準確并有效的提取電路的故障特征，利用新的技術進行模擬電路故障特征提取成為必然的趨勢。
　　經(jīng)驗小波變換(EWT)是近幾年來發(fā)展起來的一種新的自適應信號分析方法，其主要用于處理非平穩(wěn)、不確定隨機信號。為了獲得模擬電路最優(yōu)的故障特征，本文將EWT方法運用到模擬電路故障特征提取中，提出了一

2、種基于經(jīng)驗小波變的模擬電路故障特征提取新方法。為了驗證該方法，本文通過特定的電路進行實驗仿真，提取出了電路不同故障模式下故障信號的基頻分量，并結合信號的能量熵，成功的提取出了電路的故障特征。仿真結果表明了本文所提方法的可行性和有效性。
　　目前，國內外大多數(shù)學者都集中在模擬電路故障診斷等領域的研究，而對模擬電路健康預測方面的研究比較少見。現(xiàn)有的故障預測方法所提取出的故障特征數(shù)據(jù)不能很好的反應電路元件的退化程度，無法有效的對模擬電路

3、的健康狀態(tài)進行準確預測。由此，本文在經(jīng)驗小波變換方法的基礎上，提出了表征電路元件參數(shù)退化程度的電路健康指數(shù)(HI)的概念，研究了模擬電路故障健康指數(shù)與故障特征之間的量化關系，建立了模擬電路健康狀態(tài)的評價機制，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，完成了模擬電路的健康預測。最后通過相關電路進行了實驗驗證，實驗結果表明:基于EWT的模擬電路健康方法預測出的數(shù)據(jù)與元實際數(shù)據(jù)誤差較小，能夠比較準確的對元件故障退化情況進行預測，非常適合用于實際模擬電路的健康