基于小波分析的最优故障特征提取研究

针对因模拟电路的故障模型复杂、有容差、非线性等导致的模拟电路故障特征提取难度大、严重依赖于专家的经验的现状,对基于小波分析的模拟电路最优故障特征提取技术进行了研究。以四运放电路为实验基础,采用Morlet和Haar两种小波基分别从不同的维度上做数据预处理,能量化、归一化后组成故障特征,而后通过克隆选择算法的诊断结果分析对比特征提取的效果。实验结果为通过两种小波基提取的故障特征在不同的情况下达到最高故障诊断率均接近89%,表明基于两种小波基的故障特征提取技术都是优秀可用的,以及单点采样数据的有效性;同时实验结果还反映了模拟电路故障特征的详细程度与诊断正确率成正比例关系。这对实际复杂模拟电路的故障特征提取具有指导性的意义。     

复杂模拟电路知识表示的关键技术研究

在装备中应用复杂模拟和数模混合电路,可大幅度提升装备性能,但同时对电路故障诊断提出了更高的要求;研究故障特征优选、测试节点优化等关键技术,实现了最优测试点集构造和基于故障特征提取的知识表示自动生成功能,可有效解决当前模拟和数模电路故障诊断存在的问题,提高故障诊断效率;采用典型装备电路的试验验证,实现了多类型知识表示的生成,并且所构造最优测试点集数量为全部测试点的32%,试验表明,所述技术具有很好的实用与推广价值。     

模拟测试交换格式的研究与实现

为提高自动测试系统对模拟电路故障诊断的效率和水平,研究定义一种模拟电路测试交换机制,为基于模拟仿真测试程序集(TPS)开发和数据的传递提供信息和数据格式;通过Spice对电路进行仿真,将仿真数据进行小波分析提取特征,并由BPN、SVM、AIS进行知识生成与评价,最终实现ATIF文件自动生成;实验将ATIF文件解析导入到后处理环境中由测试程序执行检测故障,验证了测试格式的有效性。     

基于因子分析的模拟电路故障特征提取技术研究

针对LS-SVM算法中小波提取特征存在小波基函数选择和小波分解层次、系数选取的问题,提出了一种基于因子分析技术的故障特征识别方法;该方法通过构建采样数据的相关矩阵求出因子载荷和因子得分,按照累计贡献率自动提取出1~3个因子组成特征向量,从而降低了输入维度,提高了算法训练诊断效率,降低了收敛难度;四运放典型电路的仿真实验结果表明:文中算法的诊断正确率超过了同类方法,同时提高了训练时间和诊断效率。     

基于IEEE1232的模拟电路TPS自动生成系统开发

目前在模拟电路故障诊断及测试过程中存在两个问题：测试信号的连续性及容差特性造成的测试信号数量巨大,故障知识表示复杂,测试程序（Test Program,简称TP）的编写多用基于决策知识的人工生成方法。通过对IEEE1232标准的体系结构和诊断推理机要求的分析,论文对IEEEE1232模型体系进行扩充,提出一种包含特征提取技术和多种AI诊断方法的诊断知识库生成协议,设计并实现了符合1232标准知识库的TPS自动生成测试系统。提高了诊断知识的移植性,实现了TPS的自动生成。仿真结果证明了该方案的可行性     

基于LXI的热电阻与热电偶信号故障注入器设计

为满足装备试验中的热电阻和热电偶信号自动故障注入的要求,设计了基于LXI的热电阻与热电偶信号故障注入器。通过将故障注入器串接入热电阻和热电偶信号传输线路,模拟多种热电阻和热电偶信号传输过程中的故障类型,实现对被测设备热电阻和热电偶信号的仿真。该故障注入器已应用于多类型装备的测试性验证试验中,具有良好的推广价值和应用前景。